vector databases embeddings applications

Bases de données vectorielles: des intégres aux applications

Bienvenue dans les bases de données "Vector Bases: From Embeddings to Applications"! Ce cours, instruit par Sebastian Witalec, responsable des relations avec les développeurs chez Weavate, vous donnera des compétences essentielles pour tirer parti des bases de données vectorielles pour diverses applications.

Résumé du cours

Dans ce cours, vous vous plongerez dans le monde des bases de données vectorielles et de leurs applications. Voici ce que vous pouvez vous attendre à apprendre et à expérimenter:

1. Comprendre les bases de données vectorielles : explorez le rôle des bases de données vectorielles dans le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'image, les systèmes de recommandation et la recherche sémantique.

2. ? Incorporation et similitude (L1) : découvrez comment les intégres capturent la signification des données et comment les bases de données vectorielles évaluent la similitude entre les vecteurs.

3. ? Démonstration de KNN (L2)

4. ? Voisins les plus proches (L3) approximatifs

5. Construire des applications de chiffon (L6) : Développer des applications de génération augmentée (RAG) de récupération à l'aide de bases de données vectorielles et de LLMS.

Points clés

• ? Construisez des applications pratiques, y compris les recherches hybrides et multilingues, pour diverses industries.
• ? Comprenez les bases de données vectorielles et leur rôle dans le développement des applications Genai sans avoir à former ou à affiner vous-même un LLM.
• ? Apprenez à discerner quand il est préférable d'appliquer une base de données vectorielle à votre application.

À propos de l'instructeur

? Sebastian Witalec est le chef des relations avec les développeurs chez Weavate. Avec des connaissances approfondies dans le domaine, Sebastian vous guidera à travers les subtilités des bases de données vectorielles.

? Pour vous inscrire au cours ou pour plus d'informations, visitez Deeplearning.ai.