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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的对比
- 向量嵌入概述
生成向量嵌入
- 从各种数据类型创建嵌入的技术
- 用于生成嵌入的工具和库
- 嵌入质量和维度的最佳实践
Vector Databases 中的索引与检索
- 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
Vector Databases 在 Machine Learning (ML) 中的应用
- 将向量数据库与机器学习模型集成
- 解决将向量数据库与机器学习模型集成时的常见问题
- 应用案例: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
- 扩展向量数据库的挑战
- 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
- 实践项目: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
- 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(最好是Python)
受众
- 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