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Objectifs de la formation

Comprendre les principes de Haystack et du concept Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Installer, configurer et personnaliser Haystack sur divers environnements

Intégrer différents backends documentaires (Elasticsearch, FAISS, Milvus, Weaviate...) avec Haystack

Mettre en place la chaîne complète de recherche et de question/réponse

Exploiter des modèles pré-entraînés (BERT, DistilBERT, GPT...) pour le passage ranking et la génération

Déployer une API Haystack et la connecter à une interface utilisateur

Superviser la pertinence et optimiser la performance de son moteur de recherche

Programme

Jour 1Introduction à Haystack et premiers pas

Présentation du framework Haystack et des enjeux du RAG. Panorama des moteurs de recherche modernes. Installation de Haystack et de ses dépendances. Exploration de la documentation et des cas d’usage. Mise en place d’un mini-projet de test.

Jour 2Data Preparation, indexation et pipeline Haystack

Structure des documents dans Haystack, format d’ingestion, preprocessing et nettoyage. Indexation de corpus dans Elasticsearch, FAISS & autres backends vectoriels. Construction d’un pipeline Haystack modulaire (Retriever, Reader, Generator). Démonstration d’un cas concret : FAQ interne.

Jour 3Modèles avancés, API, et déploiement

Choix et intégration de modèles NLP avancés (retrievers, générateurs). Gestion de l’API REST Haystack (OpenAPI/Swagger, endpoints personnalisés). Connexion de frontends : Streamlit, React, widgets Python. Suivi, optimisation des performances, mesures de pertinence (EM, F1, NDCG...). Bonnes pratiques de déploiement et de scalabilité.

Méthode d'évaluation

Étude de cas pratique : construction d’un moteur de recherche documentaire sur un corpus métier
QCM sur les concepts abordés
Évaluation continue via quiz et mini-projets

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs et présentations détaillées
Démonstrations live sur des jeux de données réels
Ateliers pratiques sur chaque étape du pipeline Haystack
Accès à des notebooks Jupyter annotés et ressources techniques

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Maîtriser Haystack : Construisez votre moteur de recherche IA personnalisé

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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