La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation LanceDB - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA sont : Maîtrise de Python avancé, embeddings vectoriels (Hugging Face), bases NoSQL et ML. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation LanceDB - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation LanceDB - Maîtriser la recherche… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LanceDB - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation LanceDB - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation LanceDB - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser l'architecture LanceDB pour des bases vectorielles professionnelles

Implémenter des index vectoriels optimisés avec LanceDB en entreprise

Développer des pipelines RAG scalables intégrant LanceDB et LLM

Optimiser les performances de recherche sémantique avec LanceDB

Gérer des données multimodales dans LanceDB pour l'IA générative

Déployer LanceDB en production cloud ou on-premise certifiante

Acquérir des compétences en monitoring et scaling LanceDB

Programme de la formation

Module 1Architecture LanceDB : installation et embeddings vectoriels (Python SDK, LanceDB core)

Plongez dans l'installation rapide de LanceDB via pip, configurez votre premier environnement de développement professionnel, générez des embeddings avec Sentence Transformers et Hugging Face, insérez des millions de vecteurs en batch pour simuler des cas d'entreprise réels, testez les premières requêtes KNN et range search, produisez un dashboard de visualisation des performances pour valider vos compétences pratiques dès le premier jour.

Module 2Indexation avancée LanceDB : IVF-PQ et optimisation (année-tree, scalar quantization)

Construisez des index IVF-PQ ultra-performants sur datasets massifs, paramétrez l'année-tree pour accélérer les recherches hybrides, appliquez la scalar quantization pour réduire la mémoire de 75% sans perte de précision, réalisez des benchmarks comparatifs avec FAISS et Pinecone sur vos propres données d'entreprise, générez des rapports d'optimisation, déployez un prototype RAG basique connecté à LanceDB pour des queries sémantiques fluides.

Module 3Pipelines RAG avec LanceDB : intégration LLM et reranking (LangChain, LlamaIndex)

Intégrez LanceDB dans des pipelines RAG complets avec LangChain et OpenAI GPT, implémentez le reranking cross-encoder pour booster la pertinence des résultats de 40%, gérez le chunking dynamique de documents PDF et texte, testez en live sur cas concrets comme la recherche entreprise ou Q&A interne, produisez un MVP fonctionnel avec monitoring des latences, optimisez pour des volumes de production certifiants.

Module 4Données multimodales LanceDB : images, audio et fusion (CLIP, Whisper embeddings)

Manipulez des embeddings multimodaux avec CLIP pour images et Whisper pour audio dans LanceDB, fusionnez vecteurs texte-image pour recherches cross-modales avancées, traitez des datasets multimédias réels d'entreprise, implémentez des filtres metadata pour raffiner les résultats, benchmarkez les performances sur hardware standard, livrez un projet fil rouge multimodal prêt pour déploiement, avec code optimisé et documentation professionnelle.

Module 5Déploiement et scaling LanceDB : cloud, monitoring (Docker, Kubernetes, Prometheus)

Conteneurisez LanceDB avec Docker pour un scaling horizontal seamless, déployez sur Kubernetes ou AWS S3 pour persistence cloud, intégrez Prometheus et Grafana pour monitoring temps réel des QPS et latences, simulez des pics de trafic x10 avec load testing, sécurisez avec API keys et RBAC, finalisez votre projet fil rouge certifiant, obtenez un plan de migration enterprise et support post-formation pour une mise en prod immédiate.