Wektorowa baza danych w Python. Hybrid Search najlepsza opcja na wyszukiwanie danych w RAG? скачать в хорошем качестве

Wektorowa baza danych w Python. Hybrid Search najlepsza opcja na wyszukiwanie danych w RAG?

🎓 Jeżeli chcesz być na bieżąco z nowymi technologiami AI albo po prostu skopiować gotowy kod, którego używam w tym odcinku — zapraszamy Cię na naszego Skoola: 👉 https://www.skool.com/automatyzacjaai... W tym filmie pokazuję krok po kroku, jak z poziomu Pythona stworzyć i wykorzystać wektorową bazę danych Pinecone z użyciem hybrid search, czyli połączenia: 🔎 wyszukiwania leksykalnego (keyword / sparse), 🧠 wyszukiwania semantycznego (embeddingi / dense). To dokładnie ten mechanizm, który stoi za nowoczesnymi systemami RAG. W filmie przechodzimy przez kompletny workflow: 1. tworzenie indeksu w Pinecone, 2. generowanie embeddingów, 3. dodawanie danych do bazy, 4. konfigurację hybrid search, 5. wykonywanie zapytań łączących sens + słowa kluczowe, Cała automatyzacja: 🧠 zamienia tekst na embeddingi, 📦 zapisuje dane w wektorowej bazie Pinecone, 🔎 łączy semantic search + lexical search w jednym zapytaniu, ⚖️ pozwala sterować wagą obu podejść (alpha), 💬 zwraca najbardziej trafne fragmenty pod dalszą pracę z LLM. 🌐 Nasze social media: 📸 Instagram:   / automatyzacje_ai_lunolab   💼 LinkedIn: Wiktor –   / wiktor-nowicki-9766a7389   Michał –   / micha%c5%82-luba%c5%84ski-a34698274   Jan –   / jan-zachor-80490938a   🔗 Wszystkie linki: https://linktr.ee/LunoLab 00:00 – Wstęp 0:11 – Utworzenie bazy danych w Pinecone 7:08 – Wgrywanie danych do bazy danych 13:19 – Wyciąganie danych z bazy danych (hybrid search) 16:34– Dodatkowe informacje i dobre praktyki 18:10 – Zakończenie #ai #pinecone #programowanie #lunolab #database #python