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課程簡介

簡介

  • 什麼是向量資料庫?
  • 向量資料庫與傳統數據庫的比較
  • 向量嵌入概述

生成向量嵌入

  • 從各種數據類型創建嵌入的技術
  • 用於生成嵌入的工具和庫
  • 嵌入質量和維度的最佳實踐

向量資料庫中的索引與檢索

  • 向量資料庫的索引策略
  • 構建和優化索引以提升性能
  • 相似度搜索算法及其應用

向量資料庫在機器學習(ML)中的應用

  • 將向量資料庫與 ML 模型集成
  • 排查向量資料庫與 ML 模型集成時的常見問題
  • 使用案例:推薦系統、圖像檢索、自然語言處理
  • 案例研究:向量資料庫的成功實施

擴展性與性能

  • 向量資料庫擴展面臨的挑戰
  • 分佈式向量資料庫的技術
  • 性能指標與監控

項目實作與案例研究

  • 實作項目:實施向量資料庫解決方案
  • 回顧前沿研究和應用
  • 小組展示與反饋

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備數據庫和數據結構的基礎知識
  • 熟悉機器學習概念
  • 具備程式設計語言經驗(最好是 Python)

受眾對象

  • 數據科學家
  • 機器學習工程師
  • 軟件開發人員
  • 數據庫管理員
 14 小時

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