RAG & Knowledge Systems
Certification pour maîtriser la conception, l'implémentation et l'optimisation de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de bases de connaissances vectorielles en production.
Compétences clés
- ✓Architecture et implémentation de pipelines RAG en production
- ✓Embedding, chunking et indexation vectorielle optimisée
- ✓Évaluation, optimisation et débogage de systèmes RAG
- ✓Intégration de bases de connaissances avec LLM
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Ingénieurs ML/IA spécialisant en systèmes RAG
- →Data Scientists construisant des applications LLM contextualisées
- →Développeurs backend intégrant des bases de connaissances intelligentes
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en programmation Python ou APIs → commencer par une formation Python ou bases de l'IA
- →Experts ML souhaitant approfondir le fine-tuning de LLM → privilégier la certification PROVA LLM Engineering (niveau Master 801)
Prérequis & conditions d'accès
Aucune condition formelle, mais prérequis techniques fortement recommandés (Python, APIs, concepts NLP/LLM).
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Architecture RAG avancée
Concevoir des pipelines RAG performants avec chunking adaptatif, re-ranking et orchestration multi-sources.
Bases vectorielles
Maîtriser Pinecone, Weaviate, Qdrant et ChromaDB pour l'indexation et la recherche sémantique à grande échelle.
Optimisation RAG
Évaluer et améliorer la précision avec RAGAS, TruLens et techniques de prompt engineering contextualisé.
Production & monitoring
Déployer des systèmes RAG résilients avec gestion des coûts, latence et qualité de réponse en environnement réel.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux RAG et architecture
Principes du Retrieval-Augmented Generation, différences retrieval vs generation, limitations des LLM seuls. Patterns d'architecture : naive RAG, advanced RAG (query transformation, re-ranking), modular RAG (routing, fusion). Orchestration avec LangChain et LlamaIndex. Trade-offs latence/précision/coût. Cas d'usage métier et ROI.
Embedding et bases vectorielles
Modèles d'embedding : OpenAI text-embedding-3, Cohere embed-v3, sentence-transformers, BGE, E5. Stratégies de chunking (fixed-size, semantic, recursive). Vector databases : Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, ChromaDB, FAISS. Algorithmes d'indexation HNSW, IVF-PQ. Recherche hybride dense + sparse (BM25). Gestion des métadonnées et filtrage.
Optimisation et évaluation RAG
Métriques RAG : faithfulness, answer relevancy, context precision, context recall. Frameworks d'évaluation RAGAS et TruLens. Techniques d'optimisation : re-ranking avec Cohere Rerank ou ColBERT, query expansion, HyDE (Hypothetical Document Embeddings), contexte adaptatif avec sliding window. Prompt engineering contextualisé. A/B testing de pipelines RAG.
Production et cas d'usage
Déploiement RAG en production : gestion des coûts tokens, caching intelligent (semantic caching), monitoring qualité des réponses. Gestion des erreurs et fallback. Sécurité et filtrage de contenu. Cas métier : support client intelligent, documentation technique contextuelle, analyse juridique/contractuelle, knowledge management d'entreprise. Conformité RGPD et souveraineté des données.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les certifications LLM génériques ?
Cette certification se concentre exclusivement sur les systèmes RAG et bases de connaissances, pas sur le fine-tuning ou l'entraînement de modèles. Vous apprenez à construire des applications d'IA générative contextualisée en production, avec focus sur l'architecture retrieval et l'optimisation de la pertinence.
Quels outils sont couverts à l'examen ?
LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, FAISS, sentence-transformers, OpenAI Embeddings, Cohere, RAGAS, TruLens. L'examen est agnostique au fournisseur de LLM mais couvre les patterns universels.
Faut-il avoir déjà déployé un système RAG ?
Non, mais une expérience avec des APIs LLM et des bases de données est fortement recommandée. Le parcours de préparation inclut des labs pratiques pour construire vos premiers pipelines RAG.
Cette certification couvre-t-elle le fine-tuning de modèles ?
Non, le focus est sur le retrieval-augmented generation, pas sur l'entraînement de modèles. Pour le fine-tuning et l'entraînement, consultez nos certifications LLM Engineering ou ML Engineering.
Quelle est la différence avec les certifications cloud (AWS ML, Azure AI) ?
PROVA RAG & Knowledge Systems est indépendant des clouds et couvre l'état de l'art académique et industriel en RAG. Nous privilégions les patterns portables et les outils open-source, contrairement aux certifications mono-vendor qui vous enferment dans un écosystème propriétaire américain.
Ils se sont certifiés
« Certification ultra-pertinente pour qui veut vraiment maîtriser les systèmes RAG en production. Les cas pratiques sur l'optimisation du chunking et le re-ranking m'ont directement servi sur mon projet de chatbot documentaire. Enfin une certif européenne qui va au-delà du marketing LLM. »
« J'avais déjà joué avec LangChain, mais cette certification m'a forcé à structurer mes connaissances sur les bases vectorielles et les métriques d'évaluation. Le parcours de préparation est dense mais très concret. Le rapport PROVA DNA est un vrai plus pour identifier mes axes d'amélioration. »
« Excellente passerelle pour les devs backend vers l'IA générative. Pas besoin d'être data scientist, le focus est sur l'architecture et l'intégration. J'ai pu valoriser cette certif auprès de mon employeur pour monter en compétence sur notre projet de knowledge base interne. »
Reconnaissance internationale
Couvre des compétences émergentes non adressées par les certifications américaines traditionnelles. Se positionne comme référence européenne en RAG et knowledge systems.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.