Base de Connaissances IA (RAG)
Construisez un assistant IA qui connaît tous vos documents d'entreprise
Ce que vous saurez faire
Programme détaillé
J1Jour 1Embeddings & Base Vectorielle
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Embeddings & Base Vectorielle
- Architecture RAG : du document à la réponse
- Embeddings OpenAI text-embedding-3-small
- Configuration Supabase + pgvector
- Chunking et stratégies d'indexation
J2Jour 2Pipeline RAG & Production
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Pipeline RAG & Production
- Requête vectorielle et re-ranking
- Génération de réponse avec contexte (GPT-4o)
- Interface de chat déployée (Chatwoot ou Custom)
- Évaluation de la qualité des réponses (RAG eval)
Public cible
- Développeurs et Data Engineers
- DSI souhaitant construire un assistant interne
- Consultants en solutions IA
Prérequis
- Avoir suivi n8n Avancé ou équivalent
- Notions de base en bases de données
Outils couverts
Votre formateur
Paul Maxime Dossou
Développeur Fullstack & Expert Automatisation IA
5 ans d'expérience terrain en développement web, automatisation n8n/Make et intégration Odoo. 50+ projets livrés pour des clients en Afrique, France et Canada. Formateur reconnu pour son approche pratique et son ancrage dans le contexte africain.
Questions fréquentes
Faut-il être développeur pour cette formation ?+
Des notions de base en SQL et JSON sont suffisantes. Pas de Python requis — tout se fait avec n8n.
Quelle taille de base documentaire peut-on gérer ?+
De 100 pages à des milliers de documents. On aborde les stratégies de chunking selon la taille.
Le système peut-il lire des PDF scannés ?+
Oui, avec GPT-4o Vision ou un pré-traitement OCR, on peut indexer des documents scannés.
Peut-on utiliser des modèles open-source (Llama, Mistral) ?+
Oui, on montre comment remplacer OpenAI par Ollama en local pour les données sensibles.
Prêt à vous former ?
Places limitées à 6 participants. Réservez dès maintenant pour garantir votre place.