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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et l’architecture de ChromaDB

Installer et configurer un environnement ChromaDB pour différents cas d’utilisation

Ingérer, stocker et interroger efficacement des bases de données vectorielles

Intégrer ChromaDB avec des librairies de traitement du langage naturel (NLP) et frameworks IA

Mettre en place des recherches de similarité et des systèmes de récupération d’information (IR)

Optimiser la performance et la scalabilité de ChromaDB

Gérer la sécurité, l’accès et la maintenance d’un cluster ChromaDB

Programme

Jour 1Introduction et fondamentaux de ChromaDB

Présentation du contexte : bases vectorielles et problématiques adressées par ChromaDB. Tour d’horizon de la stack technique, installation locale et cloud. Comprendre l’architecture logicielle de ChromaDB et ses principaux composants. Prise en main de l’API Python et des outils de gestion.

Jour 2Manipulation, ingestion et interrogation des données avec ChromaDB

Organisation des collections et des embeddings. Étapes d’ingestion de données textuelles et non-textuelles. Génération et stockage des embeddings via des modèles IA (ex : sentence transformer, OpenAI, etc). Paramétrage des index, gestion fine des métadonnées et des filtres. Interroger ChromaDB : requêtes simples et avancées, recherche de similarité vectorielle, benchmarks.

Jour 3Cas d’usage avancés, intégration, optimisation et sécurité

Intégration avec des pipelines NLP et frameworks tels que LangChain, Haystack. Développer un moteur de recherche sémantique ou un assistant conversationnel intelligent avec ChromaDB. Techniques d’optimisation : tuning des paramètres de recherche, gestion de la scalabilité et du stockage distribué. Notions de sécurité, gestion des accès et sauvegardes/restaurations. Bonnes pratiques de maintenance d’une base ChromaDB en production. Étude de cas, mise en situation et mini-projets pratiques adaptés à vos cas réels.

Méthode d'évaluation

QCM de validation des connaissances à l’issue de chaque module
Réalisation d’un mini-projet pratique en fin de formation

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours magistraux, démonstrations interactives et travaux pratiques
Ateliers de manipulation sur des jeux de données concrets
Études de cas issues du monde réel
Remise d’un support de cours enrichi et accès à un dépôt de ressources partagées

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Maîtriser ChromaDB : Exploitation et gestion avancée des bases de données vectorielles pour l’IA

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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