Module 1
Introduction
Introduction
30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Cette formation vous apprendra à utiliser les vector databases pour stocker et rechercher des embeddings. Les vector databases sont essentielles pour les systèmes RAG et la recherche sémantique à grande échelle.
Pourquoi les vector databases :
Les vector databases sont optimisées pour stocker et rechercher des vecteurs à haute dimension avec une latence faible, même avec des millions ou milliards de vecteurs.
Ce que vous allez apprendre :
Concepts fondamentaux des vector databases
Principales vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
Indexation et algorithmes de recherche (HNSW, IVF)
Insertion et mise à jour d'embeddings
Requêtes de similarité et filtrage
Optimisation des performances et scaling
Comparaison des différentes solutions
Integration dans applications RAG
Monitoring et maintenance
Choix de la bonne vector database selon use case
Cette formation est essentielle pour construire des systèmes RAG et de recherche sémantique performants à grande échelle.