Введение в векторные базы данных — поиск по смыслу | Основы работы с векторными базами данных | T... скачать в хорошем качестве

Введение в векторные базы данных — поиск по смыслу | Основы работы с векторными базами данных | T...

Вы когда-нибудь задумывались, как Google понимает, что вы имеете в виду, а не просто то, что вы печатаете? 🤯 От ChatGPT до рекомендаций Netflix, векторные базы данных — это скрытый механизм современного поиска с использованием ИИ. В этом видео мы подробно, в доступной для начинающих, рассмотрим векторные базы данных и объясним, как на самом деле работает «поиск по смыслу» — без сложной математики и жаргона. 🔍 Что вы узнаете из этого видео: Что такое векторная база данных (в простых терминах) Почему традиционные SQL-базы данных не справляются с семантическим поиском Как встраивания преобразуют текст, изображения и аудио в векторы Поиск по ключевым словам против семантического (основанного на значении) поиска Как ANN (Approximate Nearest Neighbor) ускоряет векторный поиск Популярные векторные базы данных: Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS Примеры из реальной жизни: чат-боты, рекомендации, поисковые системы Как новички могут начать использовать векторные базы данных уже сегодня Векторные базы данных не заменяют SQL — они добавляют интеллект. Если вы разрабатываете приложения с искусственным интеллектом, чат-боты или рекомендательные системы, это обязательное для изучения понятие. 📄 Основано на статье: «Векторные базы данных: первый шаг новичка к поиску по смыслу» 👍 Поставьте лайк, если это помогло вам понять суть векторных баз данных 🔔 Подпишитесь, чтобы получать больше объяснений по ИИ и для разработчиков 💬 Напишите в комментариях, если хотите увидеть практическую демонстрацию! #ВекторныеБазыДля #СемантическийПоиск #ИИ #LLM #Встраивания #ГенеративныйИИ #МашинноеОбучение #ТехнологииПоиска #Pinecone #Weaviate #Milvus #FAISS #Программирование #Программирование