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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts clés des bases de données vectorielles et leur utilité

Installer, configurer et déployer Milvus en environnement local ou cloud

Indexer, stocker et interroger des données vectorielles à grande échelle

Intégrer Milvus dans des pipelines IA (NLP, vision, recommandation...)

Assurer la scalabilité, la sécurité et la maintenance d’un projet exploitant Milvus

Programme

Jour 1Introduction aux bases de données vectorielles & mise en place de Milvus

Présentation des usages de la recherche vectorielle (IA générative, recherche sémantique, similarité d'images & textes). Focus Milvus : architecture microservices, déploiement local avec Docker, déploiement sur cloud (AWS, GCP, Azure). Premiers pas avec l’API Python.

Jour 2Indexation, stockage et interrogation des données vectorielles

Gestion et import de jeux de données vectoriels. Création de collections, indexation (IVF, HNSW, PQ). Opérations CRUD, requêtes de similarité (nearest neighbor search), gestion du mapping de métadonnées, bonnes pratiques de structuration de jeux de données.

Jour 3Milvus dans les pipelines IA : intégrations, sécurité, bonnes pratiques

Connecter Milvus à des modèles de machine learning (faiss, sentence-transformers, OpenAI, Hugging Face). Ajouter des niveaux de sécurité et gérer les droits d’accès. Maintenances avancées, mise à l’échelle, monitoring, cas d’usages pratiques : construction d'un moteur de recherche sémantique, d'un moteur de recommandation & d'une recherche d’images similaires.

Méthode d'évaluation

Mini-projets à chaque module : indexation d’un corpus texte, création d’un moteur de recherche d’images
QCM de validation des acquis en fin de formation
Présentation orale d’un cas d’application Milvus sélectionné par le participant

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs en petits groupes (8 maximum)
Travaux pratiques et manipulation directe de Milvus
Décryptage d’exemples concrets et partages de retours d’expérience
Accès à un référentiel de ressources et supports réutilisables

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Maîtriser Milvus : Base de données vectorielle pour moteurs de similarité et IA

Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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