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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement de Haystack et son architecture modulaire

Mettre en place une pipeline de question-réponse intelligente avec Haystack

Indexer, stocker et interroger efficacement de grands volumes de documents

Intégrer des modèles NLP d’extraction et de génération dans Haystack

Déployer une API de recherche contextuelle sur documents internes ou externes

Optimiser les performances et personnaliser la solution selon les besoins métiers

Gérer la scalabilité, la sécurité et la personnalisation des pipelines de recherche

Programme

Jour 1Découvrir Haystack et l’écosystème de la recherche avec IA

Introduction à la recherche documentaire intelligente, présentation globale de Haystack, cas d’usage métiers, vue d’ensemble de l’architecture (Reader, Retriever, Pipeline), installation de l’environnement, premiers exemples concrets de pipelines simples, introduction aux connecteurs de données. Atelier : Création d’un projet Haystack minimal pour interroger un corpus local.

Jour 2Création et personnalisation de pipelines de recherche Documentaire

Structuration avancée de pipelines Haystack, utilisation de différents retrievers (BM25, Elasticsearch, Dense Passage Retriever), intégration de divers readers (FARM, transformers), manipulation de modèles pré-entraînés (Huggingface, OpenAI), gestion de la base documentaire, ajout de nouveaux connecteurs (fichiers texte, PDF, bases SQL, etc.), introduction à la recherche multi-sources. Atelier : Construction d’un pipeline multi-document et intégration d’un modèle transformer.

Jour 3Déploiement, optimisation & personnalisation métier

Déploiement d’une API de recherche contextuelle, intégration avec une interface web (Streamlit, Gradio), gestion et optimisation de la scalabilité, tuning des modèles et des requêtes, sécurité et authentification, monitoring et logs, bonnes pratiques pour l’industrialisation, cas pratiques de personnalisation selon différentes industries (juridique, médical, support client). Atelier : Déploiement d’une solution end-to-end prête à être utilisée en entreprise avec monitoring et gestion des permissions.

Méthode d'évaluation

QCM technique de validation des acquis en fin de formation
Études de cas avec corrections et retours personnalisés
Mini-projet pratique à présenter en session finale

Méthode d'apprentissage

Alternance de cours magistraux, démonstrations live et travaux dirigés
Exercices pratiques progressifs sur corpus réel
Support de cours complet et documentation technique fournie
Accès à un espace collaboratif d’entraide entre participants

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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