Введение в векторную базу данных LanceDB, которая является основой для приложений LLM и RAG скачать в хорошем качестве

Введение в векторную базу данных LanceDB, которая является основой для приложений LLM и RAG

В этом видео мы подробно рассмотрим основы LanceDB — векторной базы данных с открытым исходным кодом, разработанной для эффективной обработки больших объёмов векторных данных. LanceDB идеально подходит для таких приложений, как LLM и Retrieval Augmented Generation (RAG), обеспечивая надёжное хранение, индексацию и выполнение запросов к многомерным векторам. Мы рассмотрим базовые операции, такие как создание таблиц, добавление данных и создание схем, а затем перейдём к более сложным темам, таким как векторный поиск, полнотекстовый поиск и гибридный поиск. Вы научитесь эффективно использовать Lance DB с такими инструментами, как Visual Studio Code и Python, использовать API для встраивания и понимать важность комбинирования текстового и векторного поиска для достижения оптимальных результатов. Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим основы, необходимые для создания мощных приложений ИИ с Lance DB. Репозиторий Github https://github.com/AIgineerAB/AI_engi... API Gemini ключ https://aistudio.google.com/welcome?u... 5-kwd-2337564139625&utm_term=KW_gemini%20api%20key-ST_gemini%20api%20key&gclsrc=aw.ds&gad_source=1&gad_campaignid=21341690381&gbraid= 0AAAAACn9t65idHLbfEgEDerJS5wnZUp1y&gclid=Cj0KCQiAiebIBhDmARisAE8PGNKkgVAw2y9CjmGlPkDuAVPu6pt41HyKU9m3r7lsuep-qBdmCEOsvssaAkmjEALw_wcB #lancedb #vectordatabase #rags 00:00 Введение в LanceDB 01:06 Начало работы с LanceDB 01:55 Настройка среды разработки 03:19 Подключение к базе данных векторных данных 04:40 Создание и управление таблицами 07:08 Понимание принципов хранения данных и транзакций 09:38 Работа с PyArrow и Pandas 12:31 Расширенные операции с таблицами 16:54 Выполнение поиска по векторным данным 19:21 Введение в API встраивания 20:20 Настройка модели встраивания 21:36 Генерация встраиваний 23:28 Создание и использование модели-шутки 26:42 Добавление данных в таблицу шуток 30:14 Выполнение поиска по векторным данным 32:12 Гибридный поиск: объяснение 38:14 Заключение и дальнейшие шаги