Construire un Système RAG & Agents
Architecturez des systèmes RAG de production qui exploitent vos documents internes avec une précision de 98%+. Combinez retrieval, agents et orchestration pour des IA d'entreprise fiables.
Ce que vous apprendrez
Implémenter un RAG production-ready avec LangChain, LlamaIndex et bases vectorielles
Orchestrer des agents IA multi-étapes avec gestion mémoire et feedback loops
Déployer et monitorer en production : Docker, CI/CD, détection de dérive
Programme détaillé
Fondations & Embeddings
Transformers, embeddings vectorielles, chunking intelligent, bases vectorielles (Pinecone, Weaviate, Chroma).
RAG & Agents Multi-Étapes
LangChain, LlamaIndex, orchestration d'agents, gestion mémoire, feedback loops et self-correction.
MLOps & Production
Docker, CI/CD, monitoring de dérive, détection d'hallucinations, scaling et observabilité.
Outils & Technologies
Informations pratiques
Format
Vidéos 4K, Labs sur GPU Cloud, Coaching hebdo
Objectif
Déployer des systèmes RAG + agents traitant des millions de documents avec 98%+ de précision.
Débouchés
Architecte IA, Lead Data Scientist, Tech Lead IA
Certification
Attestation NOMA Expert + certificat technique
Prérequis
Maîtrise Python, bases algorithmique
Mentorat
Mentorat expert (1h/semaine incluse)