Введение в векторные базы данных для приложений RAG

Современные приложения ИИ требуют не только соответствия ключевых слов; им нужно глубокое понимание контекста данных. Этот курс представляет собой всеобъемлющее введение в векторные базы данных, двигатель современных самых передовых систем поиска и рекомендаций. Вы перейдете от понимания основных структур данных к реализации сложной логики поиска, которая управляет большими языковыми моделями. Изучая, как представлять информацию в виде математических векторов, вы сможете извлекать соответствующую информацию с высокой точностью и скоростью. - Понять основные различия между реляционными базами данных и векторными системами хранения. - Узнайте, как встраиваемые модели преобразуют неструктурированный текст в поисковые высокомерные векторы. - Практикуем методы поиска сходства с использованием метрик расстояния, таких как косинусное сходство и евклидово расстояние. - Настройка и переход в Chroma DB для хранения и управления векторными коллекциями. - Применение шаблонов поиска-дополненного генерирования (RAG) для подключения внешних данных к моделям ИИ. - Изучите современные стратегии индексирования и фильтрации метаданных для оптимизации производительности запросов. Курс начинается с основной терминологии и математических основ векторов, а затем переходит к практическим операциям с базами данных и архитектуре RAG. Вы будете участвовать в письменных объяснениях и упражнениях на основе кода, предназначенных для закрепления вашего понимания современного стека данных ИИ. Этот курс предназначен для начинающих и перспективных разработчиков ИИ, которые хотят понять инфраструктуру современного поиска; не требуется предыдущий опыт работы с векторными базами данных или машинным обучением. Начните свое путешествие в мир высокомерных данных и поиска с помощью искусственного интеллекта.