Bases de données vectorielles pour applications d’intelligence artificielle
Découvrez les principes de stockage et de recherche de vecteurs utilisés dans les applications RAG et de recherche sémantique. Les exercices portent sur l’indexation, les métadonnées, le filtrage et le choix d’une architecture adaptée au cas d’usage.
- Embeddings et recherche par similarité
- Index vectoriels et métriques de distance
- Indexation, métadonnées et filtres
- Recherche sémantique et hybride
- Intégration avec un pipeline RAG
- Évaluation des résultats et choix d’architecture
