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Formation LlamaIndex - Construire des pipelines RAG performants

Réf. : IKJ519
10 personnes max.
5250€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les index LlamaIndex pour des applications RAG professionnelles
  • Développer des pipelines de données optimisés avec LlamaIndex
  • Implémenter des stratégies de retrieval avancées et hybrides
  • Concevoir des agents intelligents basés sur LlamaIndex
  • Optimiser les performances RAG pour des déploiements entreprise
  • Évaluer et monitorer des systèmes LlamaIndex certifiants

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

  • Sans LlamaIndex, les pipelines RAG d'entreprise perdent 50% en précision, entraînant 3x plus d'hallucinations LLM coûteuses en temps de correction.

  • Les data teams gaspillent 40% de ressources sur des retrievals inefficaces, avec des coûts de développement gonflés jusqu'à 200k€/an par projet.

  • En 2024, 68% des recruteurs IA écartent les profils sans frameworks RAG avancés, freinant promotions et reconversions.

  • Chaque trimestre sans compétences LlamaIndex expose votre firme à des concurrents 2x plus rapides en innovation LLM.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LlamaIndex : installation et data connectors (Python, loaders)

Installation rapide de LlamaIndex via pip et configuration d'un environnement professionnel, exploration des data connectors pour ingérer documents PDF, web et bases SQL, exercices pratiques sur datasets réels d'entreprise, création de votre premier index vectoriel avec embeddings OpenAI ou HuggingFace, premiers tests de query pour valider les compétences de base en RAG.

Module 2Indexing LlamaIndex : structures avancées et chunking intelligent (embeddings, metadata)

Plongée dans les moteurs d'index LlamaIndex comme VectorStoreIndex et SummaryIndex, maîtrise des stratégies de chunking sémantique et hiérarchique pour optimiser la précision, intégration de metadata filters pour des recherches ciblées, ateliers pratiques sur cas concrets comme Q&A sur rapports financiers, production de livrables indexés prêts pour production.

Module 3Retrieval LlamaIndex : queries hybrides et post-retrieval (routers, rerankers)

Développement de pipelines de retrieval avancés avec routers et query engines LlamaIndex, implémentation de reranking pour booster la pertinence des réponses, fusion de sources multiples via multi-document agents, exercices sur scénarios entreprise comme chatbots internes, génération de réponses RAG contextualisées avec LLMs comme GPT ou Llama2.

Module 4Agents LlamaIndex : workflows complexes et outils personnalisés (ReAct, tools)

Conception d'agents intelligents avec LlamaIndex pour des tâches multi-étapes, intégration de tools custom comme APIs externes ou calculatrices, simulation de workflows d'entreprise automatisés, debug et optimisation des loops de raisonnement, réalisation d'un agent fil rouge traitant des données sensibles avec évaluation de sécurité.

Module 5Optimisation LlamaIndex : évaluation, monitoring et déploiement (Observability, streaming)

Mise en place de métriques d'évaluation RAG avec LlamaIndex evaluators, monitoring en temps réel des performances via callbacks, optimisation pour scalabilité avec streaming et async, déploiement sur cloud comme AWS ou Vercel, finalisation du projet professionnel avec code review et plan de maintenance pour une mise en production immédiate.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur LlamaIndex et RAG en fin de formation
  • Évaluation par projets pratiques et cas d'entreprise
  • Soutenance du pipeline RAG fil rouge avec feedback expert

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par formateurs experts LlamaIndex en activité
  • Exercices hands-on sur datasets et outils réels d'entreprise
  • Projet fil rouge évolutif sur 5 jours pour ancrer les compétences
  • Support pédagogique complet et ressources en ligne illimitées

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LlamaIndex - Construire des pipelines RAG performants 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation LlamaIndex - Construire des pipelines 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 pipelines 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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