Mastering Vector Databases for Scalable AI Solutions

• 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

向量数据库是一种专门设计的存储库，用于高效存储、索引和查询高维向量数据，为AI应用提供高级搜索和检索操作。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级到高级数据科学家和机器学习工程师，旨在帮助他们掌握向量数据库的使用，以构建可扩展、高性能的AI应用。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解向量数据库的原理。
• 学习创建和管理向量嵌入的技术。
• 探索高维数据的索引策略。
• 开发高效相似性搜索的技能。
• 将向量数据库知识应用于机器学习项目。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

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