Formation Créer un RAG no-code

COMPRENDRE LE RAG

1. Comprendre les limites d'un LLM seul

   • Hallucinations
   • Périmètre de connaissances

2. Découvrir le rôle du RAG dans l'IA responsable et contextualisée

3. Architecture du RAG

   • Indexation
   • Recherche vectorielle
   • Génération

4. Cas d'usage en entreprise

   • FAQ
   • Base documentaire
   • Assistant interne

LES BRIQUES TECHNOLOGIQUES ACCESSIBLES EN NO-CODE

1. Identifier les outils no-code utilisables pour le RAG

2. Comprendre leur rôle et leurs limites

3. Les bases vectorielles visuelles

   • Pinecone
   • Weaviate
   • AstraDB (console web)

4. Les builders RAG no-code

   • Flowise
   • Langflow
   • Stack AI

5. Les orchestrateurs no-code

   • Make
   • Zapier
   • n8n

MISE EN PLACE D'UN PREMIER RAG NO-CODE

1. Construire un pipeline complet RAG avec Flowise AI (ou Longflow)

2. Comprendre le rôle de chaque étape en manipulant les blocs visuels

   • Importer un document (PDF, site web, Notion)
   • Créer les embeddings avec OpenAI/Mistral API
   • Stocker les embeddigns dans une base vectorielle simple
   • Connecter un LLM
   • Déployer un chatbot web Q&A

AUTOMATISER LE RAG AVEC MAKE (NO-CODE AVANCE)

1. Automatiser l'ingestion et la mise à jour des données

2. Créer un flux continu (nouveau document - indexation - assistant à jour)

3. Déclencheur (upload d'un document Google Drive/Dropbox)

4. Génération d'embeddings via API

5. Envoi automatique dans une base vectorielle (Weaviate, Pinecone)

6. Réutilisation dans un assistant conversationnel

INDUSTRIALISER ET CADRER L'USAGE

1. Savoir comment passer d'un POC à un usage en entreprise

2. Anticiper les risques et points de vigilance

3. Sécurité et confidentialité

4. Gouvernance

   • Qui met à jour ?
   • Qui contrôle ?

5. Bonnes pratiques pour limiter les coûts API et éviter les hallucinations