Build your ultimate AI agent
Описание курса
Раскройте потенциал эмбеддингов с векторной базой данных Pinecone
В вводных главах вы погрузитесь в основы Pinecone, поймёте его ключевые возможности, преимущества и основные понятия, такие как pods, indexes и projects. На практических занятиях вы сравните Pinecone с другими векторными базами данных и получите представление о его непревзойденной функциональности и удобстве использования.Взаимодействие Python с Pinecone
Освойте навыки, необходимые для бесшовной работы с Pinecone с помощью Python. Научитесь различать типы pod, настраивать свою среду и конфигурировать Python-клиент Pinecone. Вы погрузитесь в суть Pinecone, научившись программно создавать векторные базы данных, понимать параметры, влияющие на создание индекса Pinecone, включая размерность, метрики расстояния, типы pod и реплики, а также освоите искусство загрузки векторов с метаданными в индексы Pinecone. Вы освоите навыки запроса и извлечения векторов с помощью Python, а также получите представление об обновлении и удалении векторов, чтобы эффективно справляться с дрейфом концепции.Продвинутые приложения Pinecone и ИИ
Выходя за рамки основ, вы изучите продвинутые концепции Pinecone, такие как мониторинг производительности Pinecone, настройка для повышения эффективности и реализация мультиарендности для контроля доступа. Вы изучите продвинутые сценарии применения, включая семантические поисковые системы, построенные на Pinecone, и интеграцию с API OpenAI для проектов, таких как RAG-чатбот.Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в Pinecone
Изучите принципы работы векторной базы данных Pinecone: от подов и индексов до сравнения с другими базами данных. Вы научитесь различать типы подов, получать ключи API и инициализировать подключение к Pinecone с помощью Python. В конце главы вы создадите индексы Pinecone, познакомившись с различными параметрами: размерностью, метриками расстояния, типами подов и другими.
2
Работа с векторами Pinecone в Python
Получите практический опыт работы с Pinecone в Python: управление индексами, добавление векторов с метаданными, поиск и извлечение векторов, а также их обновление и удаление. Вы освоите ключевые функции и концепции, необходимые для уверенной работы с данными в векторной базе данных Pinecone.
3
Настройка производительности и ИИ-приложения
В этой главе вы погрузитесь в оптимизацию производительности индексов Pinecone, научитесь использовать многопользовательские пространства имён для снижения затрат, создавать семантические поисковые системы и системы ответов на вопросы с дополненной генерацией на основе Pinecone и OpenAI API. Вы приобретёте практические навыки настройки производительности, семантического поиска и RAG, которые позволят эффективно применять Pinecone в реальных ИИ-приложениях.
Создание ИИ-приложений с Pinecone
Курс
завершён
