Qdrant Vector Databases per RAG e Ricerca AI

Stai cercando di capire come le moderne applicazioni AI trovano e utilizzano le informazioni in modo efficiente? Questo corso demistifica i database vettoriali e fornisce un percorso pratico per sfruttare Qdrant per la ricerca intelligente e la generazione aumentata di recupero (RAG). Alla fine di questo corso, sarai attrezzato per progettare, implementare e integrare database vettoriali Qdrant nei tuoi progetti AI. Acquisirai le conoscenze fondamentali e l'esperienza pratica per costruire sistemi in grado di eseguire ricerche semantiche, potenziare motori di raccomandazione e migliorare le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali degli embedding vettoriali e il loro ruolo nell'AI. * Imparare l'architettura e le caratteristiche chiave dei database vettoriali, in particolare Qdrant. * Creare e gestire collezioni vettoriali, comprese le strategie di ingestione dati e indicizzazione. * Implementare vari algoritmi di ricerca di similarità per recuperare dati pertinenti dai database vettoriali. * Costruire sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG) per migliorare le risposte LLM con conoscenze esterne. * Progettare e sviluppare motori di raccomandazione pratici utilizzando approcci basati su vettori. * Applicare tecniche fondamentali di prompt engineering per query RAG efficaci. Questo corso inizia con i principi fondamentali degli embedding vettoriali e l'architettura dei database vettoriali, per poi guidarti attraverso esercizi pratici in Qdrant, coprendo tutto, dalla configurazione della tua prima collezione all'implementazione di pattern di ricerca avanzati e RAG. Leggerai spiegazioni chiare e lavorerai su snippet di codice per consolidare la tua comprensione. Questo corso è ideale per principianti in AI, data science o sviluppo software senza precedente esperienza nei database vettoriali. Non sono richiesti prerequisiti. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni intelligenti potenziate da vettori.