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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et l’architecture de Haystack

Installer et configurer une instance Haystack adaptée à un cas d’usage

Indexer et structurer efficacement des corpus de documents hétérogènes

Déployer des pipelines de question/réponse et de recherche sémantique

Intégrer des modèles de NLP avancés (BERT, RoBERTa)

Personnaliser et étendre Haystack grâce à ses modules open source

Monitorer, tester et optimiser la performance du moteur de recherche

Programme

Jour 1Introduction à Haystack et préparation de l’environnement

Présentation des enjeux et usages modernes de la recherche documentaire augmentée par l’IA. Tour d’horizon de l’écosystème Haystack : positionnement, architecture, cas d’applications concrets (chatbots, FAQ dynamiques, moteurs internes). Installation de Python, Docker, ElasticSearch, Pipelines, et configuration d’un environnement de développement Haystack. Premiers tests d’indexation et de recherche sur petits corpus.

Jour 2Structuration, indexation et personnalisation des pipelines

Structuration de gros volumes documentaires ; formats supportés (texte, PDF, CSV, docs web). Indexation avancée : cleaning, spliting, metadonnées, annotation. Construction de pipelines sur-mesure pour la recherche full-text, la recherche sémantique ou la Q&A. Intégration de modèles de NLP open-source (BERT, RoBERTa, DistilBERT). Personnalisation du preprocessing et adaptation aux spécificités métier.

Jour 3Déploiement, monitoring et optimisation en production

Exposition d’APIs, connexion à Frontends (Streamlit, React, interfaces sur-mesure). Intégration avec ElasticSearch, OpenSearch et FAISS. Mise en œuvre de la recherche multilingue et gestion des corpus complexes. Monitoring de la performance (latence, précision, logs). A/B testing, amélioration et tuning des pipelines et des modèles. Conseils pour la montée en charge, la sécurité et la maintenance.

Méthode d'évaluation

Cas pratique fil rouge : construction et déploiement d’un mini-moteur de recherche documentaire personnalisé
QCM final de validation des acquis
Corrections d’exercices quotidiens avec retours personnalisés

Méthode d'apprentissage

Cours magistraux interactifs
Mise en œuvre guidée étape par étape
Exercices dirigés et mini-projets
Accès à un référentiel de ressources complémentaires et code exemples

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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