Pinecone: Vector Database Solutions for AI

• Podstawowa wiedza o bazach danych
• Wstępna znajomość pojęć związanych z AI i uczeniem maszynowym
• Zapoznanie z pojęciami programowania

Grupa docelowa

• Naukowcy danych
• Programiści
• Pasjonaci uczenia maszynowego

Pinecone to baza danych wektorowych, która umożliwia skalowalne i efektywne rozwiązania dla aplikacji AI.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących do średniozaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą nauczyć się stosowania Pinecone w różnych scenariuszach AI, od wyszukiwania semantycznego do personalizacji.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i funkcje Pinecone.
• Wdrożyć bazy danych wektorowych w różnych aplikacjach AI.
• Wykonawać wyszukiwania podobieństwa z wysoką dokładnością i szybkością.
• Stosować Pinecone w rzeczywistych problemach AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.

Wprowadzenie do Vector Databases

• Rozumienie baz danych wektorowych
• Rola Pinecone w aplikacjach sztucznej inteligencji
• Zalety nad tradycyjnymi bazami danych

Wyszukiwanie semantyczne z Pinecone

• Zasady wyszukiwania semantycznego
• Konfiguracja Pinecone do wyszukiwania tekstowego
• Poprawa wyników wyszukiwania z wektorowymi wbudowaniami

Produktowe i multimodalne wyszukiwanie

• Techniki dla dokładnych rekomendacji produktowych
• Łączenie danych tekstowych i obrazowych dla kompleksowego wyszukiwania
• Przykłady zastosowań (np. aplikacje e-commerce)

Conversational AI i generowanie treści

• Poprawa chatbotów z wyszukiwaniem wektorowym
• Bazy danych wektorowych w generowaniu tekstu i obrazów
• Budowanie prostego botu Q&A

Bezpieczeństwo i personalizacja

• Bazy danych wektorowych w wykrywaniu anomalii i oszustw
• Personalizacja doświadczeń użytkowników z danymi wektorowymi
• Personalizacja na platformach medialnych

Scalowalność i optymalizacja wydajności

• Wyzwania w skalowaniu baz danych wektorowych
• Bezserwerowa architektura Pinecone dla wydajności
• Wskaźniki do monitorowania i optymalizacji baz danych wektorowych

Wdrożenie Pinecone w sztucznej inteligencji

• Rozwijanie rozwiązania bazy danych wektorowych
• Recenzja i opinie

Podsumowanie i następne kroki