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 LlamaIndex - Maîtriser les RAG avancés pour IA sont : Maîtrise avancée de Python, expérience avec les LLMs comme GPT ou Llama, connaissances en embeddings vectoriels et bases de données vectorielles. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation LlamaIndex - Maîtriser les RAG avancés pour IA est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation LlamaIndex - Maîtriser les RAG avancés… | 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 LlamaIndex - Maîtriser les RAG avancés pour IA 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 LlamaIndex - Maîtriser les RAG avancés pour IA, 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 LlamaIndex - Maîtriser les RAG avancés pour IA 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 les indexations avancées de LlamaIndex pour optimiser les pipelines RAG en formation professionnelle certifiante

Développer des agents intelligents avec LlamaIndex pour booster les compétences IA en entreprise

Concevoir des workflows multi-indexes pour des applications RAG scalables et performantes

Implémenter des techniques de routing et de fusion de données avec LlamaIndex en contexte professionnel

Optimiser les coûts et la latence des requêtes RAG via des outils LlamaIndex avancés

Déployer des solutions RAG production-ready pour renforcer les compétences certifiantes en IA

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux avancés LlamaIndex : indexation et querying optimisés (embeddings, routers, outils LlamaIndex)

Découvrez les structures d'index avancées de LlamaIndex, configurez des embeddings personnalisés avec des modèles comme SentenceTransformers, implémentez des query engines hybrides pour des recherches sémantiques précises, réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels d'entreprise, testez des routers pour dispatcher les requêtes, produisez un index vectoriel scalable comme livrable, intégrez des métadonnées pour filtrage fin, tout au long de 7 heures d'ateliers interactifs.

Module 2Pipelines RAG avec LlamaIndex : ingestion et transformation de données (loaders, nodes, parsers)

Plongez dans les loaders avancés de LlamaIndex pour ingérer PDF, web et bases SQL, transformez les documents en nodes enrichis avec chunking intelligent, appliquez des parsers pour extraire entités et relations, construisez des pipelines RAG end-to-end via des TP sur cas concrets d'entreprise, optimisez la qualité des chunks pour minimiser les hallucinations LLM, générez des summaries et extractions comme livrables, explorez les intégrations avec LangChain, en 7 heures de pratique intensive.

Module 3Agents et workflows LlamaIndex : routing, fusion et outils multi-agents (agents, retrievers, synthesizers)

Concevez des agents LlamaIndex autonomes avec routing adaptatif et fusion de réponses multi-sources, intégrez des tools personnalisés pour workflows complexes, testez des retrievers hybrides combinant BM25 et vectoriel, implémentez des synthesizers pour réponses cohérentes, réalisez un projet pratique sur Q&A entreprise avancé, analysez les performances avec évaluations automatisées, produisez un agent RAG déployable comme livrable final, au cours de 7 heures d'exercices collaboratifs.

Module 4Déploiement et optimisation LlamaIndex : scaling, monitoring et production (Observability, integrations cloud)

Déployez des apps LlamaIndex sur Docker et Kubernetes, intégrez avec Pinecone ou Weaviate pour scaling horizontal, configurez le monitoring des métriques RAG comme latence et précision, optimisez les coûts LLM via caching et batching, effectuez des tests de charge sur scénarios réels d'entreprise, préparez un dashboard Observability comme livrable, explorez les APIs pour intégration CI/CD, finalisez avec revue de code et certification des compétences en 7 heures.