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课程时长 14 小时
课程大纲
简介
- 什么是向量数据库？
- 向量数据库与传统数据库的对比。
- 向量嵌入概述。
生成向量嵌入
- 从多种数据类型创建嵌入的技术。
- 生成嵌入的工具和库。
- 嵌入质量和维度的最佳实践。
向量数据库的索引与检索
- 向量数据库的索引策略。
- 构建和优化索引以提高性能。
- 相似性搜索算法及其应用。
向量数据库在机器学习中的应用
- 将向量数据库与机器学习模型集成。
- 解决向量数据库与机器学习模型集成中的常见问题。
- 用例：推荐系统、图像检索、自然语言处理。
- 案例研究：向量数据库的成功实施。
可扩展性与性能
- 向量数据库扩展中的挑战。
- 分布式向量数据库的技术。
- 性能指标与监控。
项目工作与案例研究
- 动手项目：实现一个向量数据库解决方案。
- 前沿研究与应用的回顾。
- 小组展示与反馈。
总结与下一步
要求
- 具备数据库和数据结构的基础知识。
- 熟悉机器学习概念。
- 具备编程语言经验（建议使用Python）。
受众
- 数据科学家。
- 机器学习工程师。
- 软件开发人员。
- 数据库管理员。
