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Objectifs de la formation

Comprendre le concept des bases de données vectorielles (VectorDB)

Installer, configurer et utiliser VectorDB dans des applications IA et big data

Stocker, indexer et interroger efficacement des vecteurs

Découvrir les cas d’usage : moteurs de recherche sémantique, recommandations, classification

Mettre en œuvre une intégration de VectorDB dans une application Python

Assurer la sécurité et la scalabilité d’une base vectorielle

Optimiser les performances d'interrogation selon le volume de données

Programme

Jour 1Fondamentaux et environnement de VectorDB

Introduction aux bases de données vectorielles. Différences avec les bases relationnelles et NoSQL. Installation d’un serveur VectorDB (types populaires : Pinecone, Weaviate, Milvus). Structure d’un vecteur, formats supportés. Mise en place de l’environnement Python (packages et dépendances). Premier stockage et interrogation simple.

Jour 2Manipulation avancée et cas d'usage métier

Indexation efficace des ensembles de vecteurs. Requêtes avancées : recherche de similarité, kNN, filtrages. Sécurité et gestion des accès. Intégration avec des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, LangChain, etc.). Études de cas : moteur de recherche sémantique, création de systèmes de recommandation, applications NLP. Bonnes pratiques d’optimisation et monitoring.

Jour 3Déploiement, scalabilité et projet fil rouge

Déploiement de VectorDB en cloud (AWS, Azure, GCP). Techniques de scaling horizontal, partitionnement et tolérance aux pannes. Gestion de la performance : sharding, quantization, batch processing. Atelier pratique en équipe : intégration complète d’un VectorDB dans une application Python avec un cas d’usage réaliste (recherche sémantique dans de gros volumes de texte ou d’images).

Méthode d'évaluation

QCM en début et fin de formation
Réalisation d’un mini-projet fil rouge
Évaluations pratiques sur exercices d’interrogation

Méthode d'apprentissage

Exposés illustrés par des démos en direct
Ateliers pratiques encadrés
Études de cas et mini-projets
Accès à un référentiel de notebooks

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Se former à VectorDB : Maîtriser la gestion et l’interrogation de bases de données vectorielles

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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