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Objectifs de la formation

Comprendre les principes et l’architecture d’Haystack

Installer et configurer Haystack dans différents environnements

Construire une base documentaire interrogeable par langage naturel

Intégrer différents backends de stockage (Elasticsearch, FAISS, etc.)

Déployer un moteur de recherche intelligent basé sur l’IA générative et les embeddings

Adapter Haystack à des besoins métiers spécifiques (chatbot, FAQ, support technique, etc.)

Programme

Jour 1Fondamentaux d’Haystack et mise en place de l’environnement

Présentation du projet Haystack et des cas d’usage ; installation de l’environnement Python adapté ; découverte des modules de base (pipelines, retrievers, readers) ; prise en main de l’API ; premiers tests de pipelines simples pour la recherche documentaire.

Jour 2Construction de pipelines complexes et intégration de sources de données

Exploration approfondie des pipelines customisés ; intégration de backends (Elasticsearch, FAISS, Milvus) ; ingestion de documents multi-formats (PDF, DOC, TXT, base de données) ; gestion d’indexation massive ; orchestrer des pipelines de type question-réponse, exploration de documents, recherche hybride.

Jour 3Optimisation, déploiement et adaptation à l’IA générative

Utilisation des modèles de questions-réponses (extractifs et génératifs, ex : Transformers, OpenAI) ; fine-tuning, choix des embeddings et optimisation de la pertinence ; intégrations avancées (API REST, chatbot, microservices, monitoring) ; best practices de sécurité et performances. Mise en situation sur projet métier : déploiement sur serveur, monitoring, accompagnement.

Méthode d'évaluation

QCM fin de chaque journée pour valider les compétences théoriques
Mise en pratique via projet fil rouge : construction d’un moteur de recherche documentaire
Correction individualisée et feedbacks sur l’optimisation des pipelines et du modèle

Méthode d'apprentissage

Présentation interactive avec démonstrations live d’Haystack
Études de cas et analyses critiques de moteurs existants
Exercices pratiques sur des jeux de données variés
Support de cours complet (slides, documentation, scripts Python commentés)

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Maîtriser Haystack : Construire des moteurs de recherche documentaire avec l’IA

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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