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Formation LlamaIndex - Construire des systèmes RAG performants

Réf. : KEA509
10 personnes max.
5500€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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EquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser LlamaIndex pour des projets professionnels en Intelligence Artificielle
  • Développer des compétences avancées en indexation et récupération de données
  • Concevoir des applications RAG robustes adaptées aux besoins de l'entreprise
  • Optimiser les flux de travail avec des techniques de Prompt Engineering
  • Implémenter des solutions Deep Learning intégrées à LlamaIndex
  • Évaluer et déployer des systèmes certifiants en production

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les entreprises qui ignorent LlamaIndex perdent en efficacité sur les projets d'Intelligence Artificielle.

  • Selon des études récentes, 65 % des initiatives RAG échouent par manque de compétences en indexation.

  • Ce retard se traduit par des coûts supplémentaires de 30 % et une compétitivité réduite face aux concurrents mieux équipés.

  • Les professionnels sans ces compétences voient leur carrière stagner dans un marché où la maîtrise des outils IA devient indispensable.

  • Agissez maintenant pour sécuriser votre avenir.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Thématique : Introduction à LlamaIndex et indexation de documents (Python, loaders, vector stores)

Les participants découvrent LlamaIndex à travers des exercices pratiques sur le chargement de documents et la création d'index. Ils manipulent des outils comme SimpleDirectoryReader et intègrent des vector stores populaires. Des cas concrets d'entreprise illustrent la préparation de données pour des systèmes RAG efficaces, avec un livrable d'index initial fonctionnel.

Module 2Thématique : Requêtage avancé et Prompt Engineering avec LlamaIndex (query engines, templates)

Cette journée se concentre sur les moteurs de requêtes et l'optimisation des prompts dans LlamaIndex. Les apprenants testent des techniques de Prompt Engineering sur des datasets réels, configurent des response synthesizers et analysent les résultats. Un exercice pratique aboutit à un prototype de question-réponse personnalisé pour un cas métier.

Module 3Thématique : Intégration Deep Learning et connecteurs externes dans LlamaIndex (LLMs, embeddings)

Les professionnels explorent les intégrations avec des modèles de Deep Learning via LlamaIndex. Ils configurent des embeddings personnalisés, connectent des LLM tiers et réalisent des workflows hybrides. Des ateliers sur des données d'entreprise permettent de produire un pipeline d'indexation enrichi et des rapports de performance.

Module 4Thématique : Optimisation et évaluation des applications RAG avec LlamaIndex (metrics, fine-tuning)

La formation aborde l'évaluation des systèmes RAG construits avec LlamaIndex. Les participants utilisent des métriques de qualité, testent des stratégies d'optimisation et ajustent les paramètres pour améliorer la pertinence. Un cas d'étude complet génère un livrable d'application optimisée et documentée.

Module 5Thématique : Déploiement professionnel et bonnes pratiques LlamaIndex (production, scaling)

Les apprenants déploient leurs solutions LlamaIndex en environnement professionnel. Ils couvrent le scaling, la sécurité des données et l'intégration continue. Des exercices concrets aboutissent à un projet final prêt pour la production, accompagné de recommandations pour une formation certifiante réussie.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs à la fin de chaque journée
  • Projet pratique évalué en groupe le dernier jour
  • Auto-évaluation des compétences acquises

Méthode d'apprentissage

  • Exercices pratiques sur cas réels d'entreprise
  • Travaux dirigés en binôme avec feedback
  • Accès à des ressources et templates réutilisables
  • Support post-formation pour les projets

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LlamaIndex - Construire des systèmes RAG performants est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation LlamaIndex - Construire des systèmes RAG performants, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 - Construire des systèmes RAG performants 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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