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Objectifs de la formation

Comprendre le concept de base de données vectorielle et ses usages

Installer, configurer et démarrer un serveur Weaviate

Structurer les données et créer des schémas de classes dans Weaviate

Importer, indexer et rechercher des données vectorielles

Exploiter l’API REST et GraphQL de Weaviate pour créer des requêtes avancées

Intégrer Weaviate à un projet applicatif (exemple Python)

Découvrir les fonctionnalités de recherche sémantique avancée avec des modèles pré-entraînés

Programme

Jour 1Introduction à Weaviate et aux Bases de Données Vectorielles

Panorama des bases de données vectorielles. Découverte de Weaviate, ses cas d’usage : recherche sémantique, recommandations, IA générative. Installation de Weaviate (local, Docker, cloud), tour d’horizon de l’interface, prise en main des outils essentiels.

Jour 2Modélisation et Ingestion des Données

Définir un schéma (Classes, Propriétés, Relations). Différence entre schéma relationnel/NoSQL et schéma vectoriel. Création de premiers schémas, manipulation via API GraphQL et REST, importation de données (CSV, JSON, données textuelles/langage naturel). Génération de vecteurs : connecteurs, modèles embarqués, intégration avec HuggingFace.

Jour 3Recherche Sémantique, MLOps et Intégration Applicative

Création et exécution de requêtes sémantiques avancées : recherche par similarité, filtrage, hybrid search (mot-clef + sémantique). Opérations de mise à jour et de suppression. Intégration avec un projet Python : requêtage via SDK/HTTP. Sécurité, gestion des utilisateurs, backup/restauration. Bonnes pratiques de monitoring & scaling pour un usage production.

Méthode d'évaluation

QCM interactif à la fin de chaque journée
Atelier pratique : modélisation et interrogation d'une base Weaviate sur données textuelles réelles
Évaluation finale : mini-projet à rendre (création d’une base vectorielle personnalisée, interrogation et restitution de résultats pertinents)

Méthode d'apprentissage

Alternance d’apports théoriques, démonstrations pas à pas et exercices pratiques
Étude de cas guidée (corpus de textes, images ou documents)
Documentation et ressources complémentaires fournies

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Objectifs de la formation

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