Formation Meilisearch

Programme de formation Meilisearch

[Jour 1 – Matin]

Introduction à Meilisearch et ses fondamentaux

• Comprendre Meilisearch et son positionnement (Elasticsearch, Algolia, Typesense)
• Concepts clés : full-text search, typo tolerance, ranking
• Découverte de l’API REST et des SDK officiels
• Installation locale et déploiement rapide avec Docker
• Atelier pratique : Démarrer une instance, indexer quelques documents et exécuter une première recherche.

[Jour 1 – Après-midi]

Indexation et gestion des données

• Notion d’index, documents JSON, clé primaire
• Créer, mettre à jour, supprimer des index et documents
• Import massif : batches, snapshots, dumps
• Paramètres d’indexation
• Atelier pratique : Importer un jeu de données et réaliser des recherches ciblées.

Pertinence et personnalisation de la recherche

• Mécanismes de pertinence et ordre de ranking
• Gestion des typos, synonymes, stop-words, facettes et filtres
• Personnalisation du ranking rules et pondérations
• Améliorer l’UX : autocomplétion, highlight, pagination
• Atelier pratique : Ajuster la pertinence pour booster des résultats métier.

[Jour 2 – Matin]

Sécurité et configuration avancée

• Clés API et modèles d’authentification
• Déploiement sécurisé
• Paramètres serveur : limites, pagination, logs
• Observabilité : métriques, journalisation, supervision
• Multi-tenancy : cloisonner les données et scoper les clés API
• Atelier pratique : Configurer des clés API et tester les accès.

[Jour 2 – Après-midi]

Intégration front-end

• Utiliser le SDK JavaScript et l’intégration InstantSearch
• Patterns d’intégration avec React, Vue ou Angular
• Recherche côté client, debounce et mise en cache
• Accessibilité et performances perçues
• Multi-tenancy côté front-end : interroger Meilisearch depuis le navigateur
• Atelier pratique : Construire une barre de recherche instantanée réactive.

Intégration back-end et API

• Consommer l’API REST depuis Node.js, Python ou PHP
• Synchronisation des données et imports automatisés
• Webhooks et traitements asynchrones
• Bonnes pratiques de scalabilité et de résilience
• Atelier pratique : Créer un microservice d’indexation continue.

[Jour 3 – Matin]

Optimisation et performances

• Comprendre les ressources utilisées (CPU, mémoire, disque)
• Accélérer les recherches via filtres, facettes, champs pertinents
• Réduire les coûts et latences (taille des documents, normalisation)
• Tests de charge et stratégie de cache
• Atelier pratique : Benchmark et interprétation des métriques.

[Jour 3 – Après-midi]

Recherche IA : vecteurs, hybride et multimodal

• Activer la recherche vectorielle et le hybrid search
• Configurer des embedders et mesurer la qualité
• Recherche multimodale texte-image
• Gouvernance : coût, latence, observabilité des requêtes IA
• Atelier pratique : Scénarios simples de requêtes hybrides.

Mise en production et bonnes pratiques

• Préparer un environnement de production robuste
• Stratégies de sauvegarde, snapshot et restore
• Montée de version et compatibilités
• Runbooks d’incident et observabilité en continu
• Atelier pratique : Déploiement complet et check-list de go-live.