ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Build RAG Semantic Search in 10 Minutes | Snowflake Cortex Search | Day 19 of AI Coding Challenge

Автор: Learn DATA with Sudeep

Загружено: 2026-01-26

Просмотров: 46

Описание: Build RAG Semantic Search in 10 Minutes | Snowflake Cortex Search | Day 19 of AI Coding Challenge

Welcome to Day 19 of the 30 Days of AI Coding Challenge 🚀

Up to now, we’ve: Extracted documents, Chunked text, Generated embeddings. But none of that matters if your AI can’t find the right information.

🔥 Today, we build the most critical part of any RAG system — Semantic Search.
Using Snowflake Cortex Search, we’ll create a managed search service that:
Understands meaning, not just keywords
Automatically indexes your data
Stays in sync with your tables
Inherits Snowflake’s security and governance

🔍 What you’ll learn today
What semantic search actually is (in simple terms)
Why keyword search fails for AI applications
How Cortex Search works inside Snowflake

How to:
Configure database settings
Create a searchable view
Build a Cortex Search service
Verify and test the search service

By the end of this video, you’ll have a working semantic search layer ready to plug into your RAG app.

🛠 Prerequisites
Completed Days 1–18 of the challenge (If not, check the earlier videos and complete them first.)
   • 30 Days of AI Coding Challenge 🚀 | Build A...  

Timecodes
0:00 - Introduction
0:15 - What you will Learn today
0:34 - What is Semantic Search & Why Cortex Service
1:48 - Why AI Coding Challenge
2:03 - Demo of the Vector Embeddings for RAG
4:49 - Code walkthrough : Database Configuration
5:29 - Create View for Cortex Search Service
5:48 - Create Cortex Search Service
6:33 - Verify saved Cortex Search Service
7:11 - Learn more - Snowflake Cortex Search Service
7:29 - Implementation of Cortex Search Service for RAG
8:11 - Outcome of Day 19 of AI Coding Challenge
8:41 - What you will learn tomorrow


👉 Resources
Day 19 challenge guide:
[https://30daysofai.streamlit.app/?day=19]

Cortex Search - Snowflake Documentation
https://docs.snowflake.com/en/user-gu...

Official challenge announcement:
[https://discuss.streamlit.io/t/the-30...]

Code reference (all days):
[https://github.com/sudeepkumar10x/30D...]

---

💼🧑‍💻 Join Our Data Engineering Community
Get exclusive learning resources, updates, and discussions.
👉 https://chat.whatsapp.com/FBv72iezg9M...

#30DaysOfAI #Streamlit #Snowflake #AICoding #DataEngineering #SudeepKumar10x #AIChallenge #LLM #RAG #CortexSearch #SemanticSearch #SnowflakeCortexAI #cortexai

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Build RAG Semantic Search in 10 Minutes | Snowflake Cortex Search | Day 19 of AI Coding Challenge

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Implement Semantic Search with Snowflake Cortex 🔍 | Day 20 of 30 Days of AI Coding Challenge

Implement Semantic Search with Snowflake Cortex 🔍 | Day 20 of 30 Days of AI Coding Challenge

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Agent Skills против MCP: в чем разница?

Agent Skills против MCP: в чем разница?

С этим твои проекты на вайбкоде станут дороже

С этим твои проекты на вайбкоде станут дороже

Изучите Snowflake за 10 минут | Высокооплачиваемые навыки | Пошаговое практическое руководство

Изучите Snowflake за 10 минут | Высокооплачиваемые навыки | Пошаговое практическое руководство

Build a Real RAG App 🔥| Day 21 | Cortex Search + LLM (Streamlit & Snowflake)

Build a Real RAG App 🔥| Day 21 | Cortex Search + LLM (Streamlit & Snowflake)

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Как работает Search Engine под капотом: ранжирование и релевантность

Как работает Search Engine под капотом: ранжирование и релевантность

Удар по заводу Искандеров, Иран: вспышка протестов, Суд опрокинул Трампа. Орешкин, Смагин, Олещук

Удар по заводу Искандеров, Иран: вспышка протестов, Суд опрокинул Трампа. Орешкин, Смагин, Олещук

Chunking Text for RAG 🔥| Day 17 of 30 Days of AI Coding Challenge

Chunking Text for RAG 🔥| Day 17 of 30 Days of AI Coding Challenge

Anthropic just BANNED OpenClaw...

Anthropic just BANNED OpenClaw...

Google выпустила предварительную версию Gemini 3.1 Pro, и это просто невероятно! (Новые варианты ...

Google выпустила предварительную версию Gemini 3.1 Pro, и это просто невероятно! (Новые варианты ...

Build ChatGPT for Your Documents | RAG based Chatbot 🔥| Day 22 (Streamlit & Snowflake)

Build ChatGPT for Your Documents | RAG based Chatbot 🔥| Day 22 (Streamlit & Snowflake)

Лучшие инструменты искусственного интеллекта для академической среды в 2026 году — прекратите пои...

Лучшие инструменты искусственного интеллекта для академической среды в 2026 году — прекратите пои...

Claude Code с КОМАНДОЙ агентов - автономная машина разработки

Claude Code с КОМАНДОЙ агентов - автономная машина разработки

Roadmap Вайбкодера 2026 - с Нуля до Релиза

Roadmap Вайбкодера 2026 - с Нуля до Релиза

GLM 5 Обзор Z.ai

GLM 5 Обзор Z.ai

Activity 3: DBASE Storage Systems - File Storage Systems and Cloud Data Loss Prevention

Activity 3: DBASE Storage Systems - File Storage Systems and Cloud Data Loss Prevention

Generate Vector Embeddings for RAG 🔥| Day 18 of 30 Days of AI Coding Challenge

Generate Vector Embeddings for RAG 🔥| Day 18 of 30 Days of AI Coding Challenge

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]