У нас вы можете посмотреть бесплатно Что такое база данных векторов шишек? или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
📹 НАЗВАНИЕ ВИДЕО 📹 Что такое векторная база данных Pinecone? ✍️ОПИСАНИЕ ВИДЕО ✍️ Добро пожаловать в видеообзор Pinecone — передовой векторной базы данных, разработанной для высокопроизводительного поиска и извлечения данных по сходству. В этом видео мы рассмотрим, что такое Pinecone и как она вписывается в современный ландшафт данных, особенно в приложения, связанные с ИИ и машинным обучением. Мы обсудим, как Pinecone хранит и управляет векторными данными, обеспечивая быстрый и масштабируемый поиск по большим наборам данных. Независимо от того, разрабатываете ли вы рекомендательную систему, систему семантического поиска или любое другое приложение на базе ИИ, Pinecone предлагает инфраструктуру, необходимую для ваших проектов. Далее мы рассмотрим различия между POD-объектами Pinecone и его бессерверной архитектурой. POD-объекты — это выделенные ресурсы, обеспечивающие стабильную производительность, идеально подходящие для обработки больших и сложных рабочих нагрузок с предсказуемыми требованиями. С другой стороны, бессерверный вариант Pinecone отличается гибкостью и простотой использования, автоматически масштабируя ресурсы в соответствии с вашими потребностями без какого-либо ручного вмешательства. Понимание этих двух вариантов развертывания поможет вам выбрать оптимальный вариант для вашего конкретного случая использования, сбалансировав стоимость, производительность и масштабируемость. Наконец, мы подробно рассмотрим организационную иерархию Pinecone, включая взаимодействие организаций, проектов, индексов и пространств имен для структурирования ваших данных и операций. Вы узнаете, как организовать свои команды и проекты в Pinecone, обеспечивая эффективное и безопасное управление векторными данными. Мы также покажем вам, как начать работу с Pinecone, от создания учетной записи до получения ключа API, чтобы вы могли использовать эту мощную базу данных векторных данных в своих приложениях. К концу этого видео вы будете иметь четкое представление о Pinecone и о том, как эффективно использовать ее в своих проектах. 🧑💻Ссылка на GITHUB 🧑💻 Примеров кода для этого видео нет. 📽ДРУГИЕ НОВЫЕ ВИДЕО MACHINA, УПОМИНАЕМЫЕ В ЭТОМ ВИДЕО 📽 SDK(и) в базе данных Pinecone Vector DB - • SDK(s) in Pinecone Vector DB POD(ы) в базе данных Pinecone Vector DB и Serverless - • Pinecone Vector Database PODS vs Serverless Фильтры метаданных в базе данных Pinecone Vector DB - • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database Пространства имён в базе данных Pinecone Vector DB - • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database Извлечения и запросы в базе данных Pinecone Vector DB - • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database Вставки и удаления в базе данных Pinecone Vector DB - • Meta Data Filters in Pinecone Vector Database Что такое индекс Pineconde - • What is a Pinecone Index ? Что такое векторная база данных Pinecone - • What is a Pinecone Index ? Алгоритмы поиска по схожести - • Algorithms for Search Similarity Как LLM используют векторные базы данных - • How LLMs use Vector Databases Что такое вложения LLM? - • What are LLM Embeddings ? Как LLM управляется векторами - • How LLM’s are Driven by Vectors 🔠КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА 🔠 #LargeLanguageModel #LLM #AIWorkflows #Python #Pinecone #PineconePods #PineconeServerless #VectorDatabase #VectorDb #Vectors