课程大纲

向量数据库简介

  • 理解向量数据库。
  • Milvus的关键特性和优势。
  • 与传统数据库的对比。

Milvus的设置

  • 安装与配置。
  • 理解Milvus的组件与架构。
  • 创建集合和分区。

数据索引与管理

  • Milvus中的索引策略。
  • 管理与优化向量数据。
  • 数据摄取的最佳实践。

相似性搜索与检索

  • 相似性搜索的基础知识。
  • 在Milvus中实现搜索操作。
  • 应用案例:图像与视频检索,NLP。

Milvus在机器学习中的应用

  • 将Milvus与ML模型集成。
  • 构建推荐系统。
  • 案例研究:异常检测,聊天机器人。

可扩展性与性能

  • 为大规模数据集扩展Milvus。
  • 性能调优与优化。
  • 监控与维护。

在AI中实现Milvus

  • 开发向量数据库解决方案。
  • 回顾与反馈。

总结与下一步

要求

  • 对数据库有基本了解。
  • 具备AI和机器学习概念的入门知识。
  • 熟悉编程概念,最好有Python经验。

目标受众

  • 数据科学家。
  • 软件开发人员。
  • 机器学习爱好者。
 21 小时

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