Laboratoire d’ingénierie IA · Formation · 16 leçons complètes

Apprendre à construire un chatbot RAG fiable en 30 jours.

RAG Formation est un parcours pratique de 30 jours composé de 16 leçons complètes. Il accompagne les apprenants, de la formulation de la première question à la préparation d’un pilote, en passant par la recherche, les citations, les refus, l’évaluation, la sécurité, la latence et les coûts.

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$ course --status▸ format apprentissage par projet▸ durée 30 jours▸ volume 16 leçons▸ statut terminé● construire → mesurer → apprendre

Feuille de route

Un parcours de 30 jours, du premier test de recherche à la checklist du pilote.

Chaque phase produit un livrable et utilise ses résultats pour guider la décision d’ingénierie suivante.

Fondations et mesure

Comprendre le pipeline question-réponse, suivre l’exécution du code réel, constituer la vérité terrain et établir une base MVP.

Ingénierie de la recherche

Comparer la recherche sémantique, la recherche par mots-clés et la recherche hybride ; travailler le chunking, les métadonnées, les filtres, les requêtes et le reranking.

Génération de réponses étayées

Définir les budgets de contexte, concevoir des prompts limités aux preuves, puis travailler les citations stables, les refus et le contrôle des hallucinations.

Fiabilité et préparation du produit

Travailler la dégradation maîtrisée, la latence, les coûts, l’observabilité, la sécurité, les limites de déploiement et la préparation du pilote.

Programme du cours

Construire un chatbot RAG d’entreprise fiable, une décision mesurée à la fois.

RAG Formation est un parcours auto-rythmé et orienté projet, avec 16 leçons complètes. En 16 leçons courtes, vous partez d’un corpus d’entreprise assaini et transformez chaque analyse en livrable d’ingénierie concret.

Format: 16 leçons courtes et orientées projet
Rythme: Auto-rythmé ; aucun calendrier ni suivi individuel n’est géré ici
Environnement d’apprentissage: rag-formation
Environnement de démonstration: demo

Mission du cours

Construire un prototype technique pour les collaborateurs, les équipes QA et réglementaires, le support client, les fournisseurs et les auditeurs. Il doit répondre aux questions sur les SOP et les politiques avec des citations, rechercher dans des questionnaires fournisseurs et refuser les questions non couvertes par les documents indexés. Le chatbot sert d’exemple fil rouge ; le cours apprend aux débutants à construire des systèmes RAG d’entreprise.

Déroulement du cours

Apprendre uniquement les notions nécessaires à la tâche du moment.
Pratiquer sur le corpus de démonstration assaini de Meridian Labs.
Examiner les preuves et les résultats d’évaluation.
Appliquer l’analyse à la décision d’ingénierie suivante.

Ordre recommandé

Les quatre phases se construisent les unes sur les autres : l’ordre 1 → 16 est donc le plus simple pour une première lecture. Le parcours reste auto-rythmé : vous pouvez ouvrir une leçon pour chercher une information, reprendre en cours de route ou anticiper un sujet.

Phase 1 · Leçons 1–4

Fondations et mesure

Suivre le parcours question-réponse, construire la vérité terrain et établir une baseline MVP.

Phase 2 · Leçons 5–8

Ingénierie de la recherche

Comparer les signaux de recherche, puis travailler le chunking, les métadonnées, les filtres, les requêtes et le reranking.

Phase 3 · Leçons 9–12

Génération de réponses étayées

Définir les budgets de preuve, les prompts limités aux preuves, les citations stables, les refus et le contrôle des hallucinations.

Phase 4 · Leçons 13–16

Fiabilité et préparation du produit

Prévoir la dégradation maîtrisée, la latence, les coûts, l’observabilité, la sécurité, les limites de déploiement et la préparation du pilote.

Critères de réussite

Expliquer le parcours complet d’une requête RAG et diagnostiquer les échecs de recherche ou de génération.
Exécuter et interpréter le dispositif d’évaluation en séparant les métriques de qualité et de latence.
Expliquer l’effet du chunking, des métadonnées, de la recherche hybride, de l’assemblage du contexte et des prompts.
Définir les règles de citation et de refus, puis produire un backlog MVP priorisé à partir des échecs mesurés.

Bibliothèque de 16 leçons

Seize leçons courtes et orientées projet, avec un livrable d’ingénierie concret à chaque étape.

01 · Fondations et mesure

De la question d’un employé à une réponse citée

Un premier modèle de qualité RAG et une fiche mémo.

Apprendre à construire un chatbot RAG fiable en 30 jours.

Un parcours de 30 jours, du premier test de recherche à la checklist du pilote.

Fondations et mesure

Ingénierie de la recherche

Génération de réponses étayées

Fiabilité et préparation du produit

Construire un chatbot RAG d’entreprise fiable, une décision mesurée à la fois.

Fondations et mesure

Ingénierie de la recherche

Génération de réponses étayées

Fiabilité et préparation du produit

Bibliothèque de 16 leçons

De la question d’un employé à une réponse citée

Suivre une question dans le vrai code

Construire un jeu d’évaluation fiable

Établir la baseline du MVP

Recherche sémantique, recherche par mots-clés et recherche hybride

Chunking et structure documentaire

Métadonnées, filtres et frontières d’accès

Traitement des requêtes et reranking

Assemblage du contexte et budgets de preuve

Des prompts qui répondent uniquement à partir des preuves

Conception des citations et fidélité aux sources

Refus, incertitude et maîtrise des hallucinations

Isolation des pannes et dégradation maîtrisée

Latence, coûts et observabilité

Sécurité, permissions et frontières de déploiement

Revue du pilote et plan d’implémentation sur 30 jours

RAG Formation, un parcours de 16 leçons complet.