La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation GraphRAG 2026 - Optimiser LLMs avec graphes intelligents sont : Expertise en Python avancé, LLMs comme GPT ou Llama, RAG classique, bases de graphes Neo4j ou NetworkX. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation GraphRAG 2026 - Optimiser LLMs avec graphes intelligents est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation GraphRAG 2026 - Optimiser LLMs avec gr... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation GraphRAG 2026 - Optimiser LLMs avec graphes intelligents est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation GraphRAG 2026 - Optimiser LLMs avec graphes intelligents, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation GraphRAG 2026 - Optimiser LLMs avec graphes intelligents s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser GraphRAG 2026 pour des retrievals IA professionnels et précis

Développer des graphes de connaissances dynamiques à partir de données d'entreprise

Implémenter des pipelines GraphRAG optimisés avec LangChain et LlamaIndex

Concevoir des applications IA certifiantes réduisant les hallucinations LLM

Optimiser les performances GraphRAG pour des déploiements scalables en production

Évaluer et mesurer l'impact business des compétences GraphRAG acquises

Déployer des solutions GraphRAG 2026 intégrées à des stacks enterprise

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux GraphRAG 2026 : construire graphes de connaissances (Neo4j, LLM extraction, entités relations)

Immersion immédiate dans GraphRAG 2026 via installation d'environnements experts avec Neo4j et LangChain, extraction automatisée d'entités et relations à partir de corpus d'entreprise volumineux en utilisant des LLMs fine-tunés, modélisation interactive de graphes enrichis par embeddings vectoriels, exercices pratiques sur datasets réels pour identifier nœuds critiques et liens sémantiques, production d'un premier graphe de connaissances fonctionnel avec queries Cypher avancées, validation par le formateur sur cas concrets d'optimisation retrieval, gain visible en précision dès la première session pour booster vos projets IA professionnels.

Module 2Implémentation avancée GraphRAG 2026 : pipelines optimisés et déploiement (LlamaIndex, évaluation metrics, scaling)

Développement de pipelines GraphRAG complets intégrant hybrid retrieval graphe-vectoriel avec LlamaIndex et Ollama pour LLMs locaux, optimisation des prompts pour génération augmentée sans hallucinations sur queries complexes d'entreprise, mise en place de métriques expertes comme faithfulness et answer relevancy via RAGAS, exercices sur scaling avec Kubernetes et vector stores comme Pinecone, cas pratiques de déploiement en API REST sécurisée, tests en conditions réelles sur benchmarks 2026, livraison d'un projet fil rouge déployable avec monitoring Dashboards, transformation immédiate de vos compétences en valeur business actionable pour des ROI IA mesurables.