📌 Текст → Встраивания → База данных векторов: пошаговое объяснение | Amplifyabhi - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Текст → Встраивания → База данных векторов: пошаговое объяснение | Amplifyabhi в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Текст → Встраивания → База данных векторов: пошаговое объяснение | Amplifyabhi 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 Текст → Встраивания → База данных векторов: пошаговое объяснение | Amplifyabhi 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

Текст → Встраивания → База данных векторов: пошаговое объяснение | Amplifyabhi

В этом видео мы делаем следующий важный шаг после создания эмбеддингов. Ранее мы преобразовывали текст в эмбеддинги, используя локальную модель с Ollama. Теперь мы будем хранить эти эмбеддинги в векторной базе данных и выполнять поиск семантического сходства. В этом уроке объясняется: • Что такое эмбеддинги на самом деле • Почему необходимы векторные базы данных • Как хранить эмбеддинги с помощью ChromaDB • Как работает семантический поиск (не поиск по ключевым словам) • Основы систем RAG и поиска на основе ИИ ✅ Без облака ✅ Работает полностью локально ✅ Подходит для начинающих и пользователей среднего уровня Этот урок обязателен к просмотру, если вы хотите понять, как системы ИИ, такие как ChatGPT, извлекают релевантную информацию за кулисами. ⸻

Comments