ClickHouse pour l'IA : Construire des applications RAG avec LLMs et Streamlit

Les applications d'IA modernes nécessitent des bases de données capables de gérer d'énormes quantités de données analytiques aux côtés d'embeddings vectoriels. Ce cours textuel vous guide dans l'utilisation de ClickHouse comme colonne vertébrale pour la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et les solutions basées sur les LLM. En lisant et en travaillant à travers les exemples pratiques, vous construirez une application d'IA entièrement fonctionnelle. Vous apprendrez à ingérer des données, à générer et stocker des embeddings, à les interroger efficacement dans ClickHouse, et à connecter le tout à une interface web conviviale Streamlit. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture de ClickHouse, la terminologie de base et les moteurs de table fondamentaux. - Configurer ClickHouse pour la recherche vectorielle afin de stocker et récupérer des embeddings de haute dimension. - Intégrer des grands modèles de langage pour effectuer la Génération Augmentée par Récupération. - Construire des interfaces web interactives et pilotées par les données en utilisant Streamlit. - Concevoir des pipelines de données efficaces qui connectent les requêtes analytiques aux capacités de l'IA. - S'entraîner à optimiser les requêtes de recherche pour la vitesse et l'efficacité des coûts. Le cours commence par des concepts fondamentaux de bases de données avant de plonger dans les mécanismes de recherche vectorielle, les modèles d'intégration LLM et le développement d'interfaces. Il est conçu pour les débutants, les analystes de données et les ingénieurs logiciels cherchant à élargir leurs compétences en ingénierie de l'IA, sans expérience préalable de ClickHouse requise. Commencez à lire dès aujourd'hui et construisez votre première application d'IA basée sur une base de données.