Giới thiệu về cơ sở dữ liệu vector cho ứng dụng RAG

Các ứng dụng AI hiện đại đòi hỏi nhiều hơn là chỉ khớp từ khóa; chúng cần một hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh dữ liệu. Chương trình này cung cấp một giới thiệu toàn diện về cơ sở dữ kiện vector, động cơ đằng sau các hệ thống Thế hệ Tìm kiếm- Tăng cường (RAG) và đề xuất tiên tiến nhất ngày nay. Bạn sẽ chuyển từ hiểu cấu trúc dữ liệu cơ bản sang thực hiện logic tìm kiếm phức tạp để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách học cách biểu diễn thông tin thành các vectơ toán học, bạn sẽ có thể lấy thông tin liên quan với độ chính xác và tốc độ cao. - Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và hệ thống lưu trữ dựa trên vector. - Học cách mô hình nhúng biến đổi văn bản không cấu trúc thành vector có thể tìm kiếm. - Thực hành kỹ thuật tìm kiếm tương tự sử dụng các metric khoảng cách như tương tự cosin và khoảng xa Euclidean. - Cấu hình và duyệt Chroma DB để lưu trữ và quản lý các bộ sưu tập vector. - Apply Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns để kết nối dữ liệu bên ngoài với các mô hình AI. - Tìm hiểu các chiến lược index hiện đại và lọc siêu dữ liệu cho hiệu suất truy vấn tối ưu. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng toán học của vector trước khi chuyển sang các thao tác cơ sở dữ liệu thực tế và kiến trúc RAG. Bạn sẽ tham gia với các giải thích bằng văn bản và các bài tập dựa trên mã được thiết kế để củng cố hiểu biết của bạn về chồng dữ kiện AI hiện đại. Lớp học này được xây dựng cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển AI tham vọng muốn hiểu cơ sở hạ tầng của tìm kiếm hiện đại; không cần kinh nghiệm trước đó với cơ sở dữ liệu vectơ hoặc học máy. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của dữ liệu cao và AI truy cập.