En bref
- La formation porte sur la conception d’applications RAG qui interrogent des documents à l’aide de modèles de langage.
- Le public comprend des développeurs Python, des ingénieurs IA et data ainsi que des équipes produit.
- Le programme couvre l’ingestion documentaire, la recherche, l’évaluation des réponses et l’exposition d’un prototype via API.
- La mission concerne la région Guelmim Oued Noun, notamment Guelmim, Tan Tan et Sidi Ifni.
- Les sessions peuvent être organisées en présentiel ou à distance.
Villes concernées
GuelmimTan TanSidi Ifni
Votre rôle chez FormaGroup
La mission consiste à accompagner des développeurs Python, des ingénieurs IA et data ainsi que des équipes produit dans la conception d’assistants documentaires. Les sessions peuvent être organisées en présentiel ou à distance, selon les modalités retenues pour la mission.
Missions confiées
- 1Présenter l’architecture d’une application RAG, le rôle des modèles de langage et les limites à prendre en compte dans la conception d’un assistant documentaire.
- 2Guider les participants dans la préparation des documents, leur découpage en segments et l’ajout de métadonnées pour constituer un pipeline d’ingestion exploitable.
- 3Encadrer la génération d’embeddings et l’indexation vectorielle, puis accompagner la mise en œuvre de recherches sémantiques, de filtres et de récupérations hybrides.
- 4Faire construire un flux de génération augmentée qui relie un modèle de langage à une base documentaire et restitue des réponses accompagnées de citations de sources.
- 5Organiser des exercices d’évaluation et de test afin que les participants puissent apprécier la pertinence et la fidélité des réponses, puis améliorer le système.
- 6Accompagner la réalisation d’un démonstrateur d’assistant documentaire et l’exposition d’un prototype RAG via une API.
Programme de formation à animer
Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :
Module 1Architecture d’une application RAG et limites des modèles de langage
Module 2Préparation, découpage et métadonnées des documents
Module 3Embeddings et indexation vectorielle
Module 4Recherche sémantique, filtres et récupération hybride
Module 5Génération augmentée et citations de sources
Module 6Évaluation, tests et amélioration du système
Module 7API et démonstrateur d’assistant documentaire
Objectifs pédagogiques
Voir le programme complet de la formation →- Construire un pipeline d’ingestion et de découpage de documents
- Générer et indexer des embeddings
- Mettre en œuvre une recherche sémantique et hybride
- Relier un modèle de langage à une base documentaire
- Évaluer la pertinence et la fidélité des réponses
- Exposer un prototype RAG via une API
Public à former
La formation s’adresse aux développeurs Python, aux ingénieurs IA et data ainsi qu’aux équipes produit souhaitant créer des assistants documentaires. Elle aborde la conception et la mise en œuvre d’un système RAG, de la préparation des documents à l’exposition d’un prototype via API.
Approche pédagogique attendue
- Faire progresser les participants à travers des exercices pratiques de préparation, de découpage et d’enrichissement des documents avec des métadonnées.
- Encadrer des ateliers de génération d’embeddings, d’indexation vectorielle et de comparaison entre recherche sémantique, filtres et récupération hybride.
- Proposer des mises en pratique pour relier un modèle de langage à une base documentaire et générer des réponses citant leurs sources.
- Faire tester et évaluer les réponses produites afin que les participants puissent repérer les écarts de pertinence ou de fidélité et améliorer leur système.
- Accompagner la réalisation d’un démonstrateur d’assistant documentaire exposé via une API.
Profil recherché
- Vous disposez d’une expertise confirmée en développement d’applications RAG avec des modèles de langage et savez expliquer les choix d’architecture ainsi que les limites de ces systèmes.
- Vous avez une expérience de la formation d’adultes et pouvez enseigner de façon concrète la préparation documentaire, les embeddings, l’indexation et les méthodes de recherche.
- Vous êtes en mesure d’accompagner des participants dans la génération de réponses avec citations, l’évaluation du système et la mise à disposition d’un prototype via une API.
Atouts appréciés
- Une capacité à adapter les exemples et le rythme aux développeurs Python, aux ingénieurs IA et data ainsi qu’aux équipes produit serait appréciée.
Disponibilité et mobilité
Disponibilité
À convenir avec FormaGroup ; aucune date de début n’est précisée.
Mobilité
Mission dans la région Guelmim Oued Noun, notamment à Guelmim, Tan Tan et Sidi Ifni. Les modalités possibles sont le présentiel ou la distance, selon l’organisation retenue.
Compétences clés
Architecture d’applications RAGPréparation et découpage documentaireEmbeddings et indexation vectorielleRecherche sémantique et hybrideGénération avec citations de sourcesÉvaluation de réponses RAGExposition de prototypes via API
Mots-clés de l’offre
#Applications RAG#Modèles de langage#Assistants documentaires#Embeddings#Indexation vectorielle#Recherche hybride#Évaluation RAG#API
Critères de l’annonce
- Secteur d’activité
- Informatique et intelligence artificielle
- Région
- Guelmim-Oued-Noun
- Travail à distance
- Hybride possible
- Type de contrat
- Mission indépendante (freelance)
- Disponibilité
- À convenir
- Niveau d’expérience
- Expérience entre 2 ans et 5 ans
- Niveau d’étude
- Bac+3 - Bac+5 et plus
- Langues
- Français
Pour cette mission FormaGroup, vous animerez un parcours pratique allant de l’ingestion des documents à la mise à disposition d’un prototype d’assistant documentaire.
Postuler maintenant