Введение в векторные базы данных и RAG системы

Введение в векторные базы данных. Виды данных по их структуре.

Структура векторной базы данных и что в ней хранится

Что такое embedding и embedding модели

Как происходит поиск в векторной базе данных

Можно ли хранить вектора в релеационных базах данных

Зачем для работы с большими AI моделями нужна векторная база данных

Об языке программирования для векторных баз данных и примеры векторных баз данных

Понятие RAG систем

Векторные базы данных применяются в рекомендательных системах, поиске похожих товаров и статей, а также в RAG-системах (Retrieval Augmented Generation). Они помогают находить релевантные данные и интегрируются с большими языковыми моделями (LLM), такими как ChatGPT, для эффективной обработки запросов. Это снижает затраты на работу с LLM, расширяя возможности обработки информации.

Виды embedding моделей по способу запуска. Hugging Face. Ollama

Пример получения embedding с помощью OpenAi и Python

Пример создания индекса в базе данных Pinecone

Вставка и удаление данных. Pinecone API

Пример добавления данных в Pinecone

Пример выполнения запросов в векторную базу данных

Что еще добавить в этот курс? Каких уроков вам не хватило?