Formation RAG avancé : retrieval et Qdrant

Description

Cette formation RAG avancé vous permettra de diagnostiquer et de corriger la qualité de recherche d'un pipeline RAG déjà en service.

Pendant 4 jours, vous apprendrez à :

• réduire les réponses fausses ou hors sujet de votre assistant documentaire, avec une mesure à l'appui plutôt qu'au ressenti,
• garder vos documents chez vous : l'index et la recherche tournent sur votre infrastructure,
• savoir si une régression vient du modèle, du découpage ou de l'index, au lieu de tout remettre à plat à chaque incident.

Elle suppose que vous savez déjà assembler un pipeline RAG. Le sujet ici n'est pas de le construire, mais de comprendre pourquoi le bon passage ne remonte pas et de le prouver par des mesures.

Public

Cette formation s'adresse aux développeur·euse·s, data scientists et ingénieur·e·s en intelligence artificielle qui exploitent déjà un pipeline RAG et cherchent à en améliorer la pertinence de façon mesurable.

Les objectifs

• Exploiter Qdrant en production : indexation, filtrage par payload et recherche hybride
• Ingérer des sources difficiles (PDF avec tableaux, documents scannés, pages web) sans perdre d'information
• Choisir une stratégie de chunking et mesurer son effet sur la qualité du retrieval
• Implémenter des stratégies de retrieval avancé et un re-ranking par cross-encoder
• Évaluer un pipeline RAG avec RAGAS et construire des tests de non-régression
• Fine-tuner un modèle d'embeddings sur des données métier et mesurer le gain

Pré-requis

• Avoir suivi LLM : RAG et agents IA ou avoir déjà mis un pipeline RAG en service
• Maîtriser Python
• Être à l'aise avec la ligne de commande et Docker
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation RAG avancé : retrieval et Qdrant

Jour 1 — Qdrant : indexer, filtrer, chercher

• Rappel : embeddings et espace vectoriel
  • Modèles d'embeddings open source (BGE, E5, Multilingual-E5, Nomic)
  • Embeddings multilingues et domaines spécialisés
  • Métriques de similarité (cosinus, euclidienne, dot product)
  • Algorithmes d'indexation (HNSW, IVF, PQ)
• Architecture de Qdrant
  • Collections, points, payloads, index
  • Modes de déploiement : standalone, distribué, Docker
• Installation on-premise et configuration
  • Installation via Docker et configuration production
  • Paramétrage des index HNSW (ef_construct, m)
  • Gestion de la persistance et des snapshots
• Opérations fondamentales
  • CRUD sur les points et les collections
  • Indexation batch et upsert
  • Recherche par similarité et filtrage par payload
• Fonctionnalités avancées
  • Recherche hybride (dense + sparse vectors)
  • Multitenancy et gestion des namespaces
  • Quantization côté Qdrant (scalar, product, binary)
  • Recommendation API et discovery search

Mises en pratique :

• Installer et configurer Qdrant on-premise
• Indexer un corpus de documents avec payloads structurés
• Effectuer des recherches avec filtrage complexe et recherche hybride

Jour 2 — Ce qu'on indexe : ingestion difficile et chunking

• Ingestion de sources hétérogènes
  • PDF : extraction de texte et de tableaux (PyMuPDF, pdfplumber, Unstructured)
  • Word/DOCX : python-docx, parsing structuré
  • Images et scans : OCR avec Tesseract, EasyOCR, DocTR
  • Contenus web : scraping et extraction structurée
  • Transcriptions : intégration de flux texte brut
• Stratégies de chunking
  • Fixed-size, recursive, semantic chunking
  • Document-aware chunking (respect de la structure)
  • Metadata extraction et enrichissement automatique
• Mesurer l'effet du découpage
  • Relier une stratégie de chunking à un score de retrieval
  • Arbitrer entre taille de chunk, recouvrement et coût d'indexation

Mises en pratique :

• Construire un pipeline d'ingestion multi-format (PDF, Word, images scannées)
• Comparer différentes stratégies de chunking et mesurer leur impact sur la qualité du retrieval
• Intégrer l'OCR dans le pipeline pour les documents scannés

Jour 3 — Retrieval avancé et re-ranking

• Stratégies de retrieval avancé
  • Multi-query retrieval et query expansion
  • HyDE (Hypothetical Document Embeddings)
  • Fusion retrieval (dense + BM25 sparse)
  • Parent-child retrieval et sentence window retrieval
• Re-ranking
  • Cross-encoders pour le re-ranking (BGE-reranker, ms-marco)
  • Cohere Rerank et alternatives open source
  • Stratégies de fusion (Reciprocal Rank Fusion)
• Tuning des paramètres
  • Top-k, score threshold, taille de fenêtre
  • Arbitrage entre latence, coût et pertinence

Mises en pratique :

• Implémenter un pipeline RAG avec re-ranking cross-encoder
• Comparer plusieurs stratégies de retrieval sur un même jeu de questions
• Optimiser les paramètres de retrieval et mesurer l'amélioration

Jour 4 — Évaluer, corriger, tenir la qualité dans le temps

• Évaluation de pipelines RAG
  • Framework RAGAS : faithfulness, answer relevancy, context recall, context precision
  • Création de datasets d'évaluation
  • Tests de non-régression pour pipelines RAG
• Debugging
  • Traçabilité des sources et citations
  • Analyse des échecs de retrieval : modèle, découpage ou index ?
• Fine-tuning d'un modèle d'embeddings
  • Données d'entraînement : paires et triplets (anchor, positive, negative)
  • Mining de hard negatives à partir de données métier
  • Loss functions : contrastive, triplet, multiple negatives ranking
  • Matryoshka embeddings pour la flexibilité dimensionnelle
• Mesurer le gain et réindexer
  • Métriques de retrieval : MRR, nDCG, recall@k
  • Benchmark MTEB et évaluation sur données métier
  • Mise à jour de l'index Qdrant avec les nouveaux embeddings

Mises en pratique :

• Évaluer la qualité du pipeline avec RAGAS sur un corpus de test
• Fine-tuner un modèle d'embedding et mesurer l'amélioration sur le retrieval
• Réindexer le corpus avec le modèle fine-tuné et vérifier la non-régression

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FAQ

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