Introdução aos bancos de dados vetoriais para aplicações RAG

Este curso fornece uma introdução abrangente aos bancos de dados vetoriais, o mecanismo por trás da geração de recuperação aumentada (RAG) mais avançada de hoje e sistemas de recomendação. Você passará da compreensão de estruturas de dados básicas para a implementação de lógica de pesquisa sofisticada que alimenta modelos de linguagem grandes.Ao aprender a representar informações como vetores matemáticos, você poderá recuperar informações relevantes com alta precisão e velocidade. - Entenda as diferenças fundamentais entre bancos de dados relacionais e sistemas de armazenamento baseados em vetores. - Saiba como os modelos de incorporação transformam texto não estruturado em vetores pesquisáveis de alta dimensão. - Pratique técnicas de pesquisa de similaridade usando métricas de distância como similaridade de coseno e distência euclidiana. - Configurar e navegar no Chroma DB para armazenar e gerenciar coleções de vetores. - Aplique padrões de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar dados externos a modelos de IA. - Explore estratégias modernas de indexação e filtragem de metadados para otimizar o desempenho da consulta. O curso começa com terminologia essencial e os fundamentos matemáticos dos vetores antes de passar para operações práticas de banco de dados e arquitetura RAG.Você se envolverá com explicações escritas e exercícios baseados em código projetados para solidificar sua compreensão da pilha de dados de IA moderna. Este curso é construído para iniciantes e aspirantes a desenvolvedores de IA que querem entender a infraestrutura da pesquisa moderna; nenhuma experiência anterior com bancos de dados vetoriais ou aprendizado de máquina é necessária. Comece sua jornada no mundo da recuperação de dados de alta dimensão e IA.