• 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

Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series скачать в хорошем качестве

Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series 8 дней 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...
Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series 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 Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series 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



Lecture 16 - Vector Embeddings Explained: How to Choose the Best Embedding Model | RAG Series

🎯 Master Vector Embeddings for RAG Applications Learn everything about vector embeddings - the backbone of RAG applications! This comprehensive tutorial covers what embeddings are, how they work, and most importantly, how to choose the right embedding model for your project. 📚 What You'll Learn Embedding Fundamentals: Converting text to numerical vectors Semantic Meaning: How embeddings capture context and meaning Scalar vs Vector: Understanding dimensions and magnitude OpenAI Embedding Models: ada-002, text-embedding-3-small, text-embedding-3-large MTEB Leaderboard: Industry standard for evaluating embedding models Model Selection Strategy: 5-step framework for choosing embeddings Open Source Options: Qwen 3, Nomic, Granite embeddings Cost Optimization: Balancing performance and computational requirements ⚙️ Popular Embedding Models Covered OpenAI Models: text-embedding-ada-002 (1536 dimensions) text-embedding-3-small (1536 dimensions) - Best cost/performance text-embedding-3-large (3072 dimensions) - Highest accuracy Open Source Models: Qwen 3 Embedding (0.6B, 4B, 8B variants) Nomic Embed Granite Embedding All-MiniLM 🎓 5-Step Framework for Choosing Embedding Models Check MTEB Leaderboard - Select top 50 models Evaluate Memory Requirements - Lower is better (0.6B ideal) Consider Dimensions - Compact dimensions (768-1536 range) Check Max Tokens - Should be ≥4096 or 8192 Balance Cost vs Performance - GPU requirements impact cloud costs 💡 Key Concepts Explained ✅ What are embeddings and why they matter ✅ Semantic meaning representation through numbers ✅ Vector mathematics - magnitude and direction ✅ Embedding dimensions (128 to 4000+) ✅ Contextual embeddings using transformers ✅ Multi-head attention mechanism ✅ GPU/CPU requirements for different model sizes ✅ Cloud deployment cost considerations 🔧 Technical Details Dimension Guidelines: Higher dimensions = More semantic meaning captured Typical range: 300-3072 dimensions Sweet spot: 768-1536 for most applications Memory Requirements: 0.6B model: ~4GB GPU (recommended) 4B model: ~12GB GPU 8B model: ~20GB GPU Thumb rule: GPU RAM = Model size × 2.5 Max Token Limits: OpenAI: 8192 tokens Gemini: 2048 tokens Qwen 3: 32,768 tokens 📊 Cost Comparison Text Embedding 3 Small: 62,500 pages per $1 Best price/performance ratio Text Embedding 3 Large: 9,000 pages per $1 Higher accuracy, higher cost Open Source (Qwen 3): Free model weights One-time GPU cost only 🎯 Real-World Applications Google Search uses embeddings for retrieval Perplexity AI leverages RAG with embeddings Chatbots and Q&A systems Semantic search engines Document retrieval systems 📝 RAG Pipeline Steps (Recap) Document Loading → Use document loaders Chunking → Split text (recursive character splitter) Embedding Generation → Convert chunks to vectors (THIS LECTURE) Vector Storage → Store in vector databases (upcoming) Retrieval → Find relevant chunks (upcoming) 🤖 Transformers & Contextual Embeddings How transformers capture semantic meaning Multi-head attention mechanism Contextual vs static embeddings Handling homonyms (bank = financial vs river bank) Encoder-decoder architecture overview 💻 Code Implementation LangChain integration examples OpenAI embeddings setup Azure OpenAI embeddings Ollama for local embeddings AWS Bedrock embeddings Simple 2-3 line implementation 🔗 Resources Mentioned MTEB Leaderboard (Massive Text Embedding Benchmark) Ollama - Download open source models LangChain Documentation - Embedding models "Attention is All You Need" paper (Transformer architecture) 📌 Interview Preparation Learn how to answer: "Which embedding model did you use and why?" "How do you choose an embedding model?" "What factors influence embedding model selection?" "Explain the difference between scalar and vector" "How do embeddings capture semantic meaning?" #️⃣ Hashtags #VectorEmbeddings #RAG #LangChain #GenAI #MachineLearning #AI #OpenAI #MTEB #SemanticSearch #Transformers #NLP #DeepLearning #ChatBot #Python #DataScience #LLM #EmbeddingModels #Qwen #AITutorial 👍 Like, Share & Subscribe for more Gen AI tutorials! 💬 Questions? Drop them in the comments! 🔔 Enable notifications for the next lecture on Vector Databases! Next Lecture: Vector Databases and Storage Solutions Part of the comprehensive Gen AI Series covering RAG applications, embeddings, retrieval systems, and LLM integration. 📖 Key Takeaways ✨ Embeddings convert text into numerical vectors that capture semantic meaning ✨ Use MTEB leaderboard as your primary resource for model selection ✨ Balance performance, cost, and computational requirements ✨ Open source models like Qwen 3 offer excellent value ✨ Transformers enable contextual understanding in embeddings ✨ GPU requirements directly impact cloud deployment costs ✨ Implementation is simple - just 2-3 lines of code!

Comments
  • Terror w Palestynie! 10 największych zamachów żydowskiego podziemia — Piotr Zychowicz 5 часов назад
    Terror w Palestynie! 10 największych zamachów żydowskiego podziemia — Piotr Zychowicz
    Опубликовано: 5 часов назад
  • Gemini 3 — ИМБА для SEO и маркетинга! Тест на реальных задачах 1 день назад
    Gemini 3 — ИМБА для SEO и маркетинга! Тест на реальных задачах
    Опубликовано: 1 день назад
  • Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ 2 месяца назад
    Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Lecture 8: Master If/Else/Elif Logic & Conditional Programming for AI 8 дней назад
    Lecture 8: Master If/Else/Elif Logic & Conditional Programming for AI
    Опубликовано: 8 дней назад
  • SciCon 2025 - Keynote: ResearchHub - Patrick Joyce 35 минут назад
    SciCon 2025 - Keynote: ResearchHub - Patrick Joyce
    Опубликовано: 35 минут назад
  • DeepSeek OCR: как сжать контекст в 10 раз (и зачем). РАЗБОР АРХИТЕКТУРЫ 2 дня назад
    DeepSeek OCR: как сжать контекст в 10 раз (и зачем). РАЗБОР АРХИТЕКТУРЫ
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Lecture 17 - Complete RAG Pipeline: From Document to Vector Store | End-to-End Implementation 8 дней назад
    Lecture 17 - Complete RAG Pipeline: From Document to Vector Store | End-to-End Implementation
    Опубликовано: 8 дней 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
  • Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов) 1 месяц назад
    Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Lecture 6-  Set 8 дней назад
    Lecture 6- Set
    Опубликовано: 8 дней назад
  • Fine-Tuning Text Embeddings For Domain-specific Search (w/ Python) 10 месяцев назад
    Fine-Tuning Text Embeddings For Domain-specific Search (w/ Python)
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет 2 дня назад
    Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Что устраивает Москву? 4 часа назад
    Что устраивает Москву?
    Опубликовано: 4 часа назад
  • Краткий обзор новой версии n8n 2.0  🚀 5 дней назад
    Краткий обзор новой версии n8n 2.0 🚀
    Опубликовано: 5 дней назад
  • ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов 3 недели назад
    ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов
    Опубликовано: 3 недели назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 7 дней назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 7 дней назад
  • The AI Bubble Explained Like You're 5 4 дня назад
    The AI Bubble Explained Like You're 5
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Firecrawl + MCP-сервер в n8n: Забудь про сложный парсинг и скрапинг! Идеальный AI агент 3 дня назад
    Firecrawl + MCP-сервер в n8n: Забудь про сложный парсинг и скрапинг! Идеальный AI агент
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Твой N8N Никогда Не Будет Прежним с Gemini CLI 2 дня назад
    Твой N8N Никогда Не Будет Прежним с Gemini CLI
    Опубликовано: 2 дня назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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