Ricerca e incorporamento di vettori con Vertex AI

Le moderne applicazioni di ricerca richiedono più di una semplice corrispondenza di parole chiave; devono comprendere il significato semantico dietro le query degli utenti.Questo corso basato su testo ti introduce ai fondamenti della ricerca vettoriale e degli embedding, consentendoti di creare sistemi di ricerca intelligenti sul cloud. Imparerai come sfruttare Vertex AI Vector Search per potenziare la ricerca semantica, i motori di raccomandazione e le pipeline di generazione aumentata del recupero (RAG) e come utilizzare i dati per creare modelli di business e modelli predittivi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di spazi vettoriali, incorporamenti densi e metriche di somiglianza come la distanza del coseno. - Genera incorporamenti di testo di alta qualità utilizzando moderne API di apprendimento automatico. - Configura e distribuisci database vettoriali e endpoint di indice su Vertex AI. - Indici vettoriali di query in modo efficiente per recuperare documenti semanticamente simili. - Applicare modelli di ricerca vettoriale per alimentare la generazione di recupero aumentata (RAG) per modelli linguistici di grandi dimensioni. - Implementare le best practice per l'aggiornamento, la gestione e il ridimensionamento degli indici vettoriali in produzione. Inizierai con le definizioni fondamentali di incorporamento di vettori e ricerca semantica, assicurandoti di comprendere la teoria prima di scrivere qualsiasi codice.Da lì, leggerai le spiegazioni scritte passo dopo passo e le configurazioni del codice per creare, distribuire e interrogare il tuo primo indice vettoriale basato sul cloud. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti, appassionati di dati e professionisti del cloud che vogliono imparare la ricerca semantica da zero.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire il potere della ricerca semantica nelle tue applicazioni.