vector databases embeddings applications

벡터 데이터베이스 : 임베딩에서 응용 프로그램까지

"벡터 데이터베이스 : 임베딩에서 응용 프로그램에 이르기까지"과정에 오신 것을 환영합니다! Weaviate의 개발자 관계 책임자 인 Sebastian Witalec이 지시 한이 과정은 다양한 응용 프로그램의 벡터 데이터베이스를 활용하는 데 필수적인 기술을 갖추게됩니다.

코스 요약

이 과정에서는 벡터 데이터베이스의 세계 및 응용 프로그램을 탐구하게됩니다. 배우고 경험할 수있는 것은 다음과 같습니다.

1. 벡터 데이터베이스 이해 : 자연어 처리, 이미지 인식, 권장 시스템 및 시맨틱 검색에서 벡터 데이터베이스의 역할을 탐색합니다.

2. ? 임베딩 및 유사성 (L1) : 임베드가 데이터의 의미를 어떻게 포착하는지 배우고 벡터 데이터베이스가 벡터 간의 유사성을 측정하는 방법을 알아보십시오.

3. ? KNN 시연 (L2)

4. ? 가장 가까운 이웃 (L3).

5. RAG 응용 구축 (L6) : 벡터 데이터베이스 및 LLM을 사용하여 검색 증강 생성 (RAG) 응용 프로그램을 개발합니다.

핵심 요점

• ? 다양한 산업에 대한 하이브리드 및 다국어 검색을 포함한 실제 응용 프로그램을 구축하십시오.
• ? LLM을 스스로 훈련 시키거나 미세 조정할 필요없이 벡터 데이터베이스와 Genai 응용 프로그램을 개발하는 역할을 이해하십시오.
• ? 벡터 데이터베이스를 애플리케이션에 적용하는 것이 가장 좋은시기를 식별하는 방법을 알아보십시오.

강사에 대해

? Sebastian Witalec 은 Weaviate의 개발자 관계 책임자입니다. 현장에서 광범위한 지식을 갖춘 Sebastian은 벡터 데이터베이스의 복잡성을 안내합니다.

? 과정에 등록하거나 자세한 내용은 deeplearning.ai를 방문하십시오.