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课程大纲
介绍
- 什么是向量数据库?
- 向量数据库与传统数据库
- 向量嵌入概述
生成矢量嵌入
- 从各种数据类型创建嵌入的技术
- 用于嵌入生成的工具和库
- 嵌入质量和维度的最佳实践
向量 Databases 中的索引和检索
- 向量数据库的索引策略
- 建立和优化绩效指标
- 相似性搜索算法及其应用
向量 Databases in Machine Learning (ML)
- 将向量数据库与 ML 模型集成
- 排查将向量数据库与 ML 模型集成时的常见问题
- 用例:推荐系统、图像检索、NLP
- 案例研究:成功实施向量数据库
Scala能力与性能
- 扩展向量数据库的挑战
- 分布式向量数据库技术
- 性能指标和监控
项目工作和案例研究
- 实践项目:实现矢量数据库解决方案
- 前沿研究与应用综述
- 小组演示和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 数据库和数据结构的基本知识
- 熟悉机器学习概念
- 具有编程语言经验(最好是 Python)
观众
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- 软件开发人员
- Database 管理员
14 小时