• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1) скачать в хорошем качестве

Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1) 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1) в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Начало работы с векторной базой данных Qdrant: создание своего первого RAG (часть 1)

В этом уроке я расскажу вам о захватывающем мире векторных баз данных и покажу, как использовать возможности Qdrant для продвинутого и высокопроизводительного поиска по сходству векторов. 🔍 Что такое Qdrant? Qdrant — это больше, чем просто векторная база данных; это ваш билет в будущее приложений искусственного интеллекта поколения Gen AI. Благодаря мощному и удобному API вы можете легко хранить, искать и управлять векторами с дополнительной полезной нагрузкой, что делает его идеальным для различных приложений, таких как сопоставление нейронных сетей, семантический поиск и фасетный поиск. 🦀 Создан для скорости и надежности Qdrant написан на Rust 🦀, что обеспечивает исключительную скорость и надежность даже при высоких нагрузках. Он превращает ваши встраиваемые системы или нейросетевые кодировщики в полноценные приложения для сопоставления, поиска, рекомендаций и многого другого! 🛠️ Настройка Qdrant Я расскажу вам, как настроить Qdrant с помощью Docker, чтобы вы могли сразу приступить к работе над своими проектами Gen AI. 📚 Встраивание BGE от Huggingface Чтобы оптимизировать вашу базу данных векторных данных, мы используем модель «BGE Embeddings» от BAAI на Huggingface, которая широко признана одной из лучших моделей встраивания с открытым исходным кодом. Приготовьтесь раскрыть весь потенциал своих данных. 🪄 Оркестровка Langchain Узнайте, как использовать Langchain в качестве оркестратора для оптимизации рабочего процесса и повышения эффективности и производительности ваших проектов ИИ, как никогда прежде. Если это руководство окажется для вас полезным, не забудьте поставить лайк, оставить комментарий с вопросами или отзывами и подписаться на канал, чтобы получать больше интересных обучающих материалов по Gen AI и технологиям. Репозиторий GitHub: https://github.com/AIAnytime/Build-yo... Модель встраивания BGE: https://huggingface.co/BAAI/bge-large-en #generativeai #ai #python

Comments
  • Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ 3 месяца назад
    Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • ВСЕ, ЧТО ВЫ НЕ ЗНАЛИ ОБ АТОМЕ И ЯДЕРНОЙ ЭНЕРГИИ 1 день назад
    ВСЕ, ЧТО ВЫ НЕ ЗНАЛИ ОБ АТОМЕ И ЯДЕРНОЙ ЭНЕРГИИ
    Опубликовано: 1 день назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО? 1 месяц назад
    Сисадмины больше не нужны? Gemini настраивает Linux сервер и устанавливает cтек N8N. ЭТО ЗАКОННО?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 3 месяца назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • 49 минут, которые ИЗМЕНЯТ ваше понимание Вселенной | Владимир Сурдин 2 недели назад
    49 минут, которые ИЗМЕНЯТ ваше понимание Вселенной | Владимир Сурдин
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Начало работы с ChromaDB — векторной базой данных с самой низкой кривой обучения для семантическо... 2 года назад
    Начало работы с ChromaDB — векторной базой данных с самой низкой кривой обучения для семантическо...
    Опубликовано: 2 года назад
  • What is a Vector Database? Powering Semantic Search & AI Applications 9 месяцев назад
    What is a Vector Database? Powering Semantic Search & AI Applications
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Как общаться с PDF-файлами, используя локальные большие языковые модели [Ollama RAG] 1 год назад
    Как общаться с PDF-файлами, используя локальные большие языковые модели [Ollama RAG]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Docker за 20 минут 1 год назад
    Docker за 20 минут
    Опубликовано: 1 год назад
  • RAG Explained For Beginners 5 месяцев назад
    RAG Explained For Beginners
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Клод Код только что собрал мне мой собственный блокнотLM 4 дня назад
    Клод Код только что собрал мне мой собственный блокнотLM
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Vector Search RAG Tutorial – Combine Your Data with LLMs with Advanced Search 2 года назад
    Vector Search RAG Tutorial – Combine Your Data with LLMs with Advanced Search
    Опубликовано: 2 года назад
  • Chat with Data App: RAG using Mistral 7B, Haystack, and Chainlit 2 года назад
    Chat with Data App: RAG using Mistral 7B, Haystack, and Chainlit
    Опубликовано: 2 года назад
  • OpenAI Embeddings and Vector Databases Crash Course 2 года назад
    OpenAI Embeddings and Vector Databases Crash Course
    Опубликовано: 2 года назад
  • Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты) 3 месяца назад
    Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере 5 месяцев назад
    Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Хватит кодить, пора начинать проектировать: Google Antigravity + Cloud Run 1 месяц назад
    Хватит кодить, пора начинать проектировать: Google Antigravity + Cloud Run
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • ЗАЗЕРКАЛЬЕ БАЙКАЛА: КАДРЫ КУСТО, КОТОРЫЕ СПРЯТАЛИ В АРХИВ 2 дня назад
    ЗАЗЕРКАЛЬЕ БАЙКАЛА: КАДРЫ КУСТО, КОТОРЫЕ СПРЯТАЛИ В АРХИВ
    Опубликовано: 2 дня назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5