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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement des bases de données vectorielles et les cas d’usage de la recherche sémantique.

Installer, configurer et déployer Weaviate sur différents environnements.

Modéliser des schémas adaptés aux recherches vectorielles.

Indexation de données et génération d’embeddings.

Développer des requêtes avancées pour la recherche sémantique et la gestion des objets dans Weaviate.

Exploiter les modules d’IA de Weaviate (transformers, modules NLP, multimodal, etc.).

Assurer l’intégration avec des applications Python, Node.js ou via l’API REST.

Comprendre la scalabilité, la sécurité et la maintenance d’un cluster Weaviate.

Programme

Jour 1Introduction à Weaviate et aux bases de données vectorielles

Présentation de Weaviate, concepts fondamentaux des bases de données vectorielles. Use-cases : recherche sémantique, systèmes de recommandation, IA générative. Installation sur Docker, cloud ou local. Premiers pas avec l’interface de gestion et Weaviate Console.

Jour 2Modélisation des données, indexation et embeddings

Création d’un schéma de base de données adapté à la recherche vectorielle : classes, propriétés, identifiants et relations d’objets. Indexation de divers types de données (texte, images, etc.). Utilisation des modules d’embeddings (OpenAI, HuggingFace, etc.). Automatisation de l’ingestion et du traitement de données par scripts Python.

Jour 3Requêtes avancées, intégrations et bonnes pratiques

Exploration approfondie du langage de requête GraphQL de Weaviate. Recherche vectorielle versus recherche filtrée. Intégrer Weaviate à des flux de travail Python, Node.js, via API REST. Sécurité : authentification, contrôle des accès, gestion des droits. Optimisation de la performance et monitoring d’un cluster Weaviate.

Méthode d'évaluation

QCM de validation en fin de formation
Cas pratiques faisant manipuler Weaviate sur des scenarii réels (ex: moteur de recherche IA, classement sémantique, etc.)
Réalisation d’un mini-projet fil rouge tout au long de la formation

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations live sur Weaviate
Série d’exercices pratiques progressifs à réaliser sur une instance dédiée
Remise de guides pratiques, documentation et ressources complémentaires
Support technique disponible pendant toute la formation

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Maîtriser Weaviate : Exploitez la puissance des bases de données vectorielles pour l’IA et la recherche sémantique

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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