Formation RAG avec n8n

Description

Cette formation RAG avec n8n vous permettra de comprendre et concevoir des systèmes RAG intégrant des modèles de langage (LLM) et des bases de données vectorielles.

Vous découvrirez les rouages de la RAG (recherche, récupération, génération) et comment les orchestrer efficacement dans des workflows n8n.

Pendant 2 jours, vous apprendrez à :

• intégrer des LLM à n8n pour produire des réponses contextualisées, basées sur vos propres documents ou bases de données
• interagir avec des bases vectorielles (type Qdrant ou Weaviate),
• brancher des API ou des documents statiques/dynamiques, et évaluer les performances d’un système RAG.

Grâce à un projet fil rouge pratique (agent RAG capable de répondre automatiquement à des questions clients) vous découvrirez :
- les rouages de la RAG (recherche, récupération, génération) et
- comment les orchestrer efficacement dans des workflows n8n.

Public

Cette formation s’adresse aux développeur·euse·s, data engineers, architectes techniques et makers no-code/low-code.

Les objectifs

• Comprendre le fonctionnement de la génération augmentée par récupération (RAG)
• Créer des workflows n8n pour piloter des interactions RAG
• Intégrer un LLM avec n8n pour générer des réponses à partir de documents ou bases externes
• Connecter et utiliser une base vectorielle dans un workflow automatisé
• Évaluer et améliorer les performances d’un système RAG dans des cas concrets

Pré-requis

• Avoir des notions de JSON et HTTP (méthodes, headers)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation RAG avec n8n

Jour 1 : Fondamentaux du RAG et intégration avec n8n

• Introduction à la RAG
  • Définitions et enjeux : Recherche vs Génération
  • Composants d’un système RAG
    • Retrieval
    • Rerank,
    • Prompt
• Découverte de n8n comme orchestrateur de workflows
  • Nœuds, hooks, exécutions conditionnelles
  • Intégration d’API tierces (OpenAI, Mistral, HuggingFace)
• Création d’un premier agent RAG simple
  • Extraction de texte depuis un site, une API ou fichier PDF
  • Appel d’un LLM avec prompt dynamique basé sur récupération

Mises en pratique :

• Construction d’un chatbot basique RAG en n8n qui répond à des questions à partir d’une documentation Markdown

Jour 2 : Intégration avancée et optimisation

• Bases vectorielles et connecteurs n8n
  • Introduction aux bases vectorielles
    • Qdrant, Weaviate, Pinecone
  • Création et interrogation d’index vectoriels
• Optimisation des performances RAG
  • Évaluation de la pertinence des résultats (exactitude, cohérence)
  • Reranking, prompt engineering, gestion du contexte
• Cas d’usage avancés
  • Chatbot RAG pour le support client
  • Agent RAG pour la documentation interne ou légale
  • Résumés augmentés de documents longs

Mises en pratique :

• Déploiement d’un workflow complet RAG dans n8n connecté à un LLM et une base vectorielle
• Connexion avec interface utilisateur (Webhook, Slack, Notion, etc.)

Télécharger le programme

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Formateur

Olivier LEGRAS

Olivier est passionné par l’innovation. Il conçoit et déploie des solutions disruptives qui intègrent l’intelligence artificielle et l’automatisation pour transformer les modèles économiques et booster la performance des entreprises. Son parcours allie le développement web full-stack et la maîtrise des technologies immersives (AR/VR, WebXR, Three.js, A-Frame). Depuis 2020, il s’est spécialisé en IA, maîtrisant des outils comme n8n et Open Webui pour concevoir des solutions pratiques (RAG, chatbots, automatisation, agent IA).

Olivier excelle dans la transmission de connaissances complexes avec clarté et simplicité vis à vis de publics variés (écoles, centres de formation, entreprises, etc.), sur des sujets qui vont de la transformation numérique à l’IA. Grâce à une veille technologique intensive , il reste à la pointe de l’innovation afin de vous proposer des formations à l'état de l'art !

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