Formation Weaviate
| 1490€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Weaviate est une base de données vectorielle open source conçue pour la recherche sémantique et hybride. Elle combine recherche par similarité, filtrage structuré et API GraphQL native au sein d’une architecture orientée objets.
Notre formation Weaviate vous permettra de comprendre le fonctionnement interne de la plateforme, de configurer son schéma et d’optimiser la recherche hybride.
Vous apprendrez à structurer vos données, ajuster la pondération entre recherche lexicale et vectorielle, et intégrer Weaviate dans un pipeline RAG moderne.
À l’issue de cette formation, vous serez capable de concevoir une architecture de recherche vectorielle performante et industrialisable.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable de la technologie et ses nouveautés.
Objectifs
- Comprendre la recherche vectorielle et hybride.
- Maîtriser le modèle orienté objets de Weaviate.
- Optimiser la pertinence des requêtes.
- Intégrer Weaviate dans un système RAG.
- Préparer un déploiement en production.
Public visé
- Data Engineers
- Développeurs backend
- Ingénieurs IA
- Architectes data
- DevOps IA
Pré-requis
- Bases Python et API REST
- Notions d’embeddings
- Connaissances générales des LLM
Formation Weaviate
[Jour 1 – Matin]
Fondamentaux de la recherche vectorielle et hybride
- Comprendre les embeddings et la recherche sémantique
- Recherche vectorielle vs recherche lexicale
- Principe de la hybrid search
- Métriques de similarité : cosine, dot product, L2
- Positionnement de Weaviate dans l’écosystème IA
- Atelier pratique : Création d’une classe et insertion de vecteurs.
[Jour 1 – Après-midi]
Architecture interne et modèle orienté objets
- Schéma orienté objets
- Classes, propriétés et relations
- Indexation interne
- Gestion des métadonnées
- API GraphQL native
Requêtes hybrides et optimisation
- Requêtes vectorielles top-k
- Combinaison BM25 + vecteur
- Pondération et tuning
- Filtres sur métadonnées
- Optimisation des performances
- Atelier pratique : Optimisation d’une requête hybride.
[Jour 2 – Matin]
Weaviate et RAG
- Architecture d’un pipeline RAG
- Chunking et structuration des données
- Intégration avec un LLM
- Modules embeddings natifs
- Amélioration de la pertinence et re-ranking
- Atelier pratique : Mise en place d’un mini RAG hybride.
[Jour 2 – Après-midi]
Cas d’usage avancés
- Recherche documentaire avancée
- Recommandation produit
- Multimodal (texte + image)
- Gestion de la pertinence
- Stratégies de versionnement
Industrialisation et production
- Déploiement Docker et cluster
- Scalabilité horizontale
- Sécurité et gestion des accès
- Observabilité
- Bonnes pratiques production
- Atelier pratique : Architecture cible prête pour la production.
Pour aller plus loin
Formation vLLM
Formation LangChain
Formation Github Copilot
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
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