Introduzione ai database vettoriali per applicazioni RAG

Le moderne applicazioni di intelligenza artificiale richiedono più di una semplice corrispondenza di parole chiave; necessitano di una profonda comprensione del contesto dei dati. Questo corso fornisce un'introduzione completa ai database vettoriali, il motore dietro i più avanzati sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e di raccomandazione odierni. Passerai dalla comprensione delle strutture dati di base all'implementazione di una logica di ricerca sofisticata che alimenta i modelli linguistici di grandi dimensioni. Imparando a rappresentare le informazioni come vettori matematici, sarai in grado di recuperare informazioni pertinenti con alta precisione e velocità. - Comprendere le differenze fondamentali tra database relazionali e sistemi di archiviazione basati su vettori. - Imparare come i modelli di embedding trasformano il testo non strutturato in vettori ad alta dimensionalità ricercabili. - Esercitarsi nelle tecniche di ricerca di similarità utilizzando metriche di distanza come la similarità del coseno e la distanza euclidea. - Configurare e navigare in Chroma DB per archiviare e gestire collezioni di vettori. - Applicare i modelli di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per connettere dati esterni ai modelli di intelligenza artificiale. - Esplorare strategie di indicizzazione moderne e il filtraggio dei metadati per prestazioni di query ottimizzate. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi matematiche dei vettori prima di passare alle operazioni pratiche sui database e all'architettura RAG. Ti impegnerai con spiegazioni scritte ed esercizi basati su codice progettati per consolidare la tua comprensione dello stack di dati AI moderno. Questo corso è pensato per principianti e aspiranti sviluppatori AI che desiderano comprendere l'infrastruttura della ricerca moderna; non è necessaria alcuna esperienza precedente con database vettoriali o machine learning. Inizia il tuo viaggio nel mondo dei dati ad alta dimensionalità e del recupero AI.