Formation · RAG & applications LLM · Rust

RAG & applications LLM pour les développeurs Rust

Développer des applications RAG et LLM : embeddings, bases vectorielles, chunking, retrieval, évaluation, coûts et protection des données.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« RAG & applications LLM pour les développeurs Rust » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs Rust sur des projets système ou back-end, Développeurs C et C++ qui passent à Rust ou portent des modules et Développeurs embarqué et IoT travaillant en Rust. Vous découvrez RAG & applications LLM non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Rust.

La génération augmentée par récupération, ou RAG, relie les modèles de langage à vos propres connaissances : manuels, contrats, tickets, wikis ou données produits deviennent interrogeables et sont fournis au modèle comme contexte au moment de la requête. Vous obtenez des assistants qui répondent sur des bases solides, sources à l’appui, au lieu d’halluciner. Pendant ces deux jours, vous construisez un pipeline RAG complet, de la préparation des documents à la génération des réponses en passant par les embeddings et la base vectorielle, et identifiez les leviers qui font réellement la qualité.

Le second jour mène du prototype à une application robuste. Vous comparez les stratégies de chunking, combinez recherche sémantique et lexicale, appliquez reranking, filtres de métadonnées et reformulation des requêtes, puis mesurez leur effet grâce à des évaluations systématiques. Sont également abordés le prompt caching, la maîtrise des coûts, l’optimisation de la latence, les droits d’accès au niveau des documents et une exploitation conforme au RGPD et à l’AI Act européen. Vous saurez quand un RAG classique suffit, quand une grande fenêtre de contexte ou un retrieval agentique convient mieux, et comment justifier vos choix d’architecture.

Rust s’impose partout où sûreté mémoire et performance doivent aller de pair : logiciels système, projets embarqués, services réseau, WebAssembly et composants critiques pour la sécurité. La courbe d’apprentissage est raide : ownership, lifetimes, traits et runtimes asynchrones mettent à l’épreuve même les développeurs chevronnés. Les assistants et agents de codage IA se révèlent ici des partenaires d’entraînement patients : ils expliquent les erreurs du borrow checker, proposent des structures d’ownership adaptées, écrivent tests classiques et tests basés sur les propriétés, portent progressivement des modules C ou C++ et traitent les alertes Clippy. Comme le compilateur fournit un retour très précis, un agent peut itérer jusqu’à obtenir un code qui compile et reste sûr. Vous apprendrez à exploiter cette boucle et à examiner le code unsafe avec une vigilance particulière.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Développeurs Rust sur des projets système ou back-end
  • Développeurs C et C++ qui passent à Rust ou portent des modules
  • Développeurs embarqué et IoT travaillant en Rust
  • Équipes sécurité et plateforme attachées à la sûreté mémoire

Les défis concrets que nous traitons

  • Des erreurs de borrow checker et de lifetimes difficiles à comprendre
  • Des hiérarchies de traits, des génériques et du code asynchrone Tokio complexes
  • Un portage laborieux de bases de code C ou C++ existantes et des frontières FFI délicates
  • Une utilisation responsable et justifiée des blocs unsafe

Objectifs pédagogiques

  • Vous construisez un pipeline RAG complet, de la préparation des documents aux réponses sourcées.
  • Vous choisissez de façon argumentée modèle d’embeddings, stratégie de chunking et base vectorielle.
  • Vous améliorez la pertinence des résultats grâce à la recherche hybride, au reranking et aux filtres de métadonnées.
  • Vous mesurez la qualité de votre application par des évaluations systématiques et détectez les régressions.
  • Utiliser des agents IA comme partenaires d’entraînement sur l’ownership, les lifetimes, les traits et le Rust asynchrone.
  • Faire générer tests, portages et services, puis les sécuriser avec le compilateur, Clippy et Miri.
  • Évaluer méthodiquement le code unsafe et FFI généré sous l’angle de la sûreté mémoire.

Programme

Jour 1

Module 1 Fondamentaux du RAG et des applications LLM
  • Anatomie d’un pipeline RAG : ingestion, indexation, recherche, génération
  • Comprendre les embeddings : similarité sémantique, dimensions, choix du modèle
  • Arbitrer entre RAG, fine-tuning et grandes fenêtres de contexte
  • Sorties structurées, citation des sources et gestion des hallucinations
Module 2 Préparation des documents et chunking
  • Extraire de façon fiable PDF, documents bureautiques, HTML et tableaux
  • Stratégies de chunking : taille fixe, selon la structure, sémantique, avec chevauchement
  • Enrichir les métadonnées et générer des résumés contextuels par chunk
  • Mise à jour incrémentale et suppression de documents dans l’index
Module 3 Bases vectorielles et stratégies de recherche
  • Comparer bases et extensions vectorielles comme pgvector, Qdrant, Weaviate ou OpenSearch
  • Recherche hybride combinant vecteurs et plein texte avec BM25
  • Reranking, filtres de métadonnées et reformulation des requêtes
  • Retrieval agentique : le modèle décide lui-même des étapes de recherche et des outils
Module 4 Évaluation et assurance qualité
  • Constituer et entretenir des jeux de test à partir de vraies questions
  • Métriques de recherche comme le rappel et la précision, métriques de réponse comme la fidélité
  • Utiliser et calibrer à bon escient un LLM-as-a-judge
  • Tests de non-régression lors de changements de chunking, de modèle ou de prompt

Jour 2

Module 5 Exploitation, coûts et protection des données
  • Prompt caching, traitement par lots et choix du modèle pour réduire les coûts
  • Optimiser la latence et diffuser les réponses en streaming
  • Droits au niveau des documents, cloisonnement des clients et protection contre l’injection de prompt
  • Protection des données : localisation, sous-traitance, politique de suppression, RGPD et AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Rust
  • Comprendre et corriger les erreurs du compilateur
  • Tests et tests basés sur les propriétés
  • Porter des modules C et C++
  • Services asynchrones avec Tokio
  • Clippy et code idiomatique
  • Auditer le code unsafe
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Rust est souvent utilisé dans des composants critiques pour lesquels le Cyber Resilience Act impose gestion des vulnérabilités et SBOM. Contrôlez vulnérabilités et licences des nouvelles crates avec cargo-audit ou cargo-deny, et traitez le code système propriétaire comme confidentiel lorsque vous utilisez des modèles hébergés dans le cloud.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Comprendre et corriger les erreurs du compilateur

L’assistant explique en langage clair les erreurs de borrow checker et de lifetimes, propose sciemment d’autres structures d’ownership – références, Rc ou clonage – et itère avec cargo check jusqu’à une compilation sans erreur.

Tests et tests basés sur les propriétés

L’IA écrit tests unitaires et d’intégration, doc-tests et tests basés sur les propriétés avec proptest, qui vérifient des invariants sur de nombreuses entrées générées et révèlent les cas limites de parseurs ou d’algorithmes.

Porter des modules C et C++

Le code existant est transposé en Rust module par module, les liaisons FFI créées avec bindgen ou cbindgen et le comportement garanti par des tests communs exécutés sur l’ancienne et la nouvelle implémentation.

Services asynchrones avec Tokio

Les spécifications deviennent des services HTTP ou gRPC construits avec Axum ou Tonic, avec types d’erreur structurés, arrêt propre, tracing et gestion réfléchie de l’annulation et des délais d’expiration.

Clippy et code idiomatique

Les alertes Clippy sont traitées méthodiquement, la gestion d’erreurs unifiée avec thiserror ou anyhow, et itérateurs, pattern matching et traits employés de manière idiomatique. Les tests existants sécurisent chaque modification.

Auditer le code unsafe

L’agent recense les blocs unsafe, documente leurs invariants de sûreté, propose des alternatives sûres et exécute Miri pour détecter tout comportement indéfini. Chaque justification est consignée en commentaire SAFETY dans le code.

Projets pratiques possibles

Parseur de logs rapide

Une CLI Rust qui traite en streaming de gros fichiers de logs, repère des motifs par expressions régulières et affiche des statistiques, benchmarks comparatifs à l’appui face à un script.

Microservice Axum

Un petit service REST avec Axum, SQLx, tracing structuré et tests d’intégration, conçu et implémenté de bout en bout par un agent IA.

Module WebAssembly

Une fonction gourmande en calcul, par exemple de traitement d’image ou de validation, compilée en module WebAssembly avec wasm-bindgen et intégrée à une page web simple.

Prérequis

De solides compétences en Python (ou à défaut en TypeScript), des bases en bases de données et API REST ainsi qu’une première expérience des API de LLM. Une première expérience de Rust avec Cargo, l’ownership et les traits, ainsi qu’une pratique d’au moins un autre langage système ou back-end.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Python, Git, Docker et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM et d’embeddings. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

Protection des données & conformité

Rust est souvent utilisé dans des composants critiques pour lesquels le Cyber Resilience Act impose gestion des vulnérabilités et SBOM. Contrôlez vulnérabilités et licences des nouvelles crates avec cargo-audit ou cargo-deny, et traitez le code système propriétaire comme confidentiel lorsque vous utilisez des modèles hébergés dans le cloud.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 Augsbourg Demander
  • mer. 10 février 2027 – jeu. 11 février 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Quand privilégier le RAG plutôt que le fine-tuning ?

Le RAG s’impose lorsqu’un modèle doit s’appuyer sur des connaissances récentes, volumineuses ou changeantes, et citer ses sources. Le fine-tuning agit plutôt sur le style, le format ou un comportement spécialisé. Dans beaucoup de projets, le RAG est la voie la plus rapide, la moins coûteuse et la plus maîtrisable, parfois complétée par un fine-tuning ciblé.

Quelle base de données vectorielle choisir ?

Cela dépend du volume de données, de l’infrastructure existante, des besoins de filtrage et du mode d’exploitation. Si vous utilisez déjà PostgreSQL, pgvector vous mènera souvent loin ; les solutions spécialisées se distinguent sur les gros volumes et la recherche hybride. Vous comparez plusieurs options en pratique pour définir vos critères de choix.

Comment exploiter un RAG en conformité avec le RGPD ?

Il faut choisir des fournisseurs offrant une localisation des données adaptée et un contrat de sous-traitance, contrôler les droits au niveau des documents, prévoir une politique de suppression pour l’index et les journaux et minimiser les données personnelles. Pour les données très sensibles, des modèles auto-hébergés sont envisageables. Nous examinons ces options sur des architectures réalistes.

L’IA peut-elle m’aider à débuter en Rust ?

Tout à fait. Les assistants IA expliquent patiemment les erreurs du compilateur dans le contexte de votre code, présentent d’autres approches et justifient pourquoi le borrow checker refuse une construction. L’essentiel est de comprendre ces explications plutôt que d’accepter les propositions à l’aveugle : la formation repose donc sur des exercices où vous construisez les solutions avec l’IA.

Les portages de C++ vers Rust par l’IA sont-ils fiables ?

Ils fonctionnent bien pour des modules bien délimités dont le comportement est couvert par des tests. Les zones délicates sont l’arithmétique de pointeurs, l’état mutable partagé ou les comportements indéfinis du code d’origine. Vous apprendrez à porter de façon incrémentale, à exécuter des tests différentiels contre l’ancienne implémentation et à réduire le code unsafe au strict nécessaire.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les développeurs Rust » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

Autres formations pour les développeurs Rust

Autres formations RAG & applications LLM

Les 29 formations RAG & applications LLM

RAG & applications LLM · MunichRAG & applications LLM · SalzbourgRAG & applications LLM · BerlinRAG & applications LLM · AugsbourgRAG & applications LLM · HanovreRAG & applications LLM · BrêmeRAG & applications LLM · StuttgartRAG & applications LLM · KaiserslauternRAG & applications LLM · En ligne