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CoursIntermédiaireRAG SystemsGenAI Builders

Vector Databases : Pinecone, Weaviate & FAISS

Famille : 🟩 F2 - GenAI Builders

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

7 modules de formation

Module 1

Introduction aux Vector Databases

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Qu'est-ce qu'une vector database ?
Embeddings et similarity search
Architecture des vector databases
ANN (Approximate Nearest Neighbor) algorithms
Cas d'usage (RAG, semantic search, recommendation systems)
Module 2

Pinecone

60min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Architecture Pinecone (managed cloud)
Créer un index Pinecone
Upsert, query et delete vectors
Metadata filtering
Namespaces et organisation
Monitoring et optimisation
Lab : RAG system avec Pinecone + OpenAI
Pinecone Setup (15min)
Indexing et Querying (25min)
Advanced Features (20min)
Module 3

Weaviate

60min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Architecture Weaviate (hybrid cloud/self-hosted)
Déploiement (Docker, Kubernetes, cloud)
Schema et collections
GraphQL queries
Vectorization modules (intégration LLM)
Hybrid search (vector + keyword)
Lab : Système de recherche sémantique avec Weaviate
Weaviate Setup (20min)
Schema et Data Modeling (20min)
Querying et Hybrid Search (20min)
Module 4

FAISS

50min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Architecture FAISS (Meta AI, on-premise)
Index types (Flat, IVF, HNSW, PQ)
Créer et entraîner des indexes
Recherche et optimisation
GPU acceleration
Lab : Similarity search haute performance avec FAISS
FAISS Fundamentals (15min)
Index Types et Performance (20min)
Advanced Optimizations (15min)
Module 5

Comparaisons et Choix

40min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Pinecone vs Weaviate vs FAISS
Performance benchmarks
Coûts et scaling
Cas d'usage par solution
Decision matrix
Lab : Benchmarking des 3 solutions
Module 6

Patterns RAG avec Vector Databases

40min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Intégration LangChain + vector databases
LlamaIndex + vector databases
Chunking strategies
Hybrid search (dense + sparse vectors)
Metadata filtering avancé
Lab : RAG production-ready
Module 7

Production et Optimisation

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Indexing strategies et batch processing
Monitoring et alerting
Disaster recovery et backups
Coût optimization
Performance tuning

Prérequis pour suivre cette formation

Python intermédiaire
Concepts d'embeddings et similarity
LangChain basics (recommandé)
Docker (pour Weaviate self-hosted, optionnel)
Python 3.8+
Compte Pinecone (tier gratuit)
Docker (pour Weaviate local)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Ressources

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
2h
Niveau
Intermédiaire
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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