Разборки векторного поиска: как ИИ находит то, что не может SQL, и почему это важно? 🤯

Описание: Векторный поиск меняет способы поиска информации в базах данных и системах искусственного интеллекта 🤖

Вы когда-нибудь задумывались, как Google, OpenAI или ваши любимые приложения так быстро находят самые релевантные ответы? Вы увидите, как ElasticSearch, OpenSearch и современные модели искусственного интеллекта делают всё это возможным 🚀

От настройки базы данных до передовых практик и управления моделями — вы узнаете, как создавать более интеллектуальный и быстрый поиск для своих собственных проектов! Приготовьтесь расширить свои знания о поиске на основе искусственного интеллекта и понять, почему это будущее обнаружения данных 🔥

Разделы:
00:00:00 Введение и приветствие! ☕️
00:00:04 Что такое векторный поиск? 🤔
00:00:19 Почему сложен векторный поиск! 😵
00:00:52 Настройка базы данных и хранение векторов 💾
00:01:41 Как работают встраивания в ИИ? 🧠
00:02:21 Поиск ближайших результатов! 🎯
00:03:46 Объяснение ElasticSearch и OpenSearch! 🕵️
00:05:23 Индексирование для скорости и масштабирования ⚡️
00:07:46 Запросы с помощью KNN и встраивания 🔍
00:09:14 Контекст, вопросы и ответы в векторах ❓
00:10:37 Почему согласованность модели важна?! 🧬
00:12:54 Рекомендации по поиску векторов 🏆
00:13:46 Примеры использования из реальной жизни (Amazon, вопросы и ответы, Shopping) 🛒
00:14:53 Группировка данных для достижения лучших результатов! 📦
00:16:01 Организация баз данных для более интеллектуального поиска 🗂️
00:17:10 Управление моделями и обновления 🔄
00:18:24 Переход на новые модели встраивания 🚚
00:19:14 Заключительные советы и распространённые ошибки! 🛑
00:20:38 Подведение итогов и прощание! 📚

Подробнее обо мне: https://linktr.ee/alex.demko

#vectorsearch #ai #programming