Schița de curs

Introducere în Vector Databases

  • Înțelegerea bazelor de date vectoriale
  • Rolul Pinecone în aplicațiile AI
  • Avantaje față de bazele de date tradiționale

Căutare Semantică cu Pinecone

  • Principii ale căutării semantice
  • Configurarea Pinecone pentru căutările bazate pe text
  • Îmbunătățirea rezultatelor de căutare cu embedding-uri vectoriale

Căutare de Produse și Multimodală

  • Tehnici pentru recomandările de produse accurate
  • Combinarea datelor textuale și vizuale pentru căutări comprehensive
  • Studii de caz (de exemplu, aplicații e-commerce)

Conversational AI și Generare de Conținut

  • Îmbunătățirea chatbot-urilor cu căutarea vectorială
  • Baze de date vectoriale în generarea de text și imagini
  • Construirea unui bot simplu Q&A

Securitate și Personalizare

  • Baze de date vectoriale în detectarea anomalilor și a fraudelor
  • Personalizarea experienței utilizatorului cu date vectoriale
  • Personalizare pe platforme media

Scalabilitatea și Optimizarea Performanței

  • Challenge-uri în scalarea bazelor de date vectoriale
  • Arhitectura fără server Pinecone pentru performanță
  • Metrice pentru monitorizare și optimizare a bazelor de date vectoriale

Implementarea Pinecone în AI

  • Dezvoltarea unei soluții cu bază de date vectorială
  • Revizuire și feedback

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Comprehesiune de bază a bazelor de date
  • Cunoștințe introductive despre inteligența artificială și conceptele de învățare automatizată
  • Familiaritate cu noțiunile de programare

Publicul-țintă

  • Cercetători în domeniul datelor
  • Dezvoltatori de software
  • Enthusiaști ai învățării automatizate
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite