Aperçu module
Aperçu limité — 3 premières étapesRAG no-code : embeddings + vector DB dans un workflow
Parcours : Automatisation no-code (n8n, Make, Zapier) · Opérationnel
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Étape 1 / 7
≈ 6 min
Contexte
Pourquoi un RAG no-code change la portée des assistants métier.
Au programme de ce module
- 01Contexte≈ 6 min
- 02Explication≈ 9 min
- 03Démonstration≈ 6 min
- 04Use Case≈ 6 min
- 05Case Study≈ 6 min
- 06Exercice≈ 6 min
- 07Quiz≈ 5 min
Un LLM seul ne connaît pas vos documents internes. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) consiste à chercher les passages pertinents dans votre base, puis à demander au LLM de répondre en se basant dessus. Réservé hier aux développeurs, ce pattern est désormais accessible dans les workflows no-code via des nodes dédiés.
Objectifs d'apprentissage
À l'issue de ce module, vous saurez *Décrire* les étapes d'un pipeline RAG, *Construire* un mini-RAG no-code sur 10 documents, et *Évaluer* la qualité des réponses obtenues.