After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Розкрийте силу ембедингів із векторною базою даних Pinecone
У вступних розділах ви зануритеся в основи Pinecone, зрозумієте його ключові можливості, переваги та основні поняття, такі як pods, indexes і projects. Завдяки практичним урокам ви порівняєте Pinecone з іншими векторними базами даних і отримаєте уявлення про його неперевершену функціональність та зручність використання.Взаємодія Python із Pinecone
Озбройте себе навичками для безперешкодної взаємодії з Pinecone за допомогою Python. Навчіться розрізняти типи pod, налаштовувати своє середовище та конфігурувати Python-клієнт Pinecone. Ви зануритеся в саму суть Pinecone, навчившись програмно створювати векторні бази даних, розуміти параметри, що впливають на створення індексу Pinecone, зокрема розмірність, метрики відстані, типи pod і репліки, а також опануєте мистецтво завантаження векторів із метаданими в індекси Pinecone. Ви розвинете навички запитування та отримання векторів за допомогою Python, а також отримаєте уявлення про оновлення й видалення векторів для ефективного керування дрейфом концепції.Розширені застосування Pinecone та ШІ
Вийти за межі основ і дослідити просунуті концепції Pinecone, такі як моніторинг продуктивності Pinecone, налаштування для ефективності та впровадження багатокористувацької архітектури для контролю доступу. Ви ознайомитеся з передовими застосуваннями, зокрема з семантичними пошуковими системами, побудованими на Pinecone, та інтеграцією його з OpenAI API для проєктів на кшталт RAG-чатбота.Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до Pinecone
Дослідіть, як працює векторна база даних Pinecone: від подів та індексів до порівняння з іншими базами даних. Дізнайтеся, як розрізняти типи подів, отримати ключі API та ініціалізувати підключення до Pinecone за допомогою Python. Насамкінець ви навчитеся створювати індекси Pinecone, досліджуючи такі параметри, як розмірність, метрики відстані, типи подів тощо.
2
Маніпулювання векторами Pinecone в Python
Попрацюйте з Pinecone у Python на практиці: керування індексами, додавання векторів із метаданими, пошук і отримання векторів, а також оновлення чи видалення. Отримайте чітке розуміння ключових функцій і концепцій, щоб упевнено працювати з даними у векторній базі даних Pinecone.
3
Налаштування продуктивності та AI‑застосунки
У цьому розділі ви навчитеся оптимізувати ефективність індексів Pinecone, використовувати багатокористувацькі простори назв для зниження витрат, будувати семантичні пошукові системи та створювати системи запитань‑відповідей із підсиленим отриманням (retrieval‑augmented) на основі Pinecone й OpenAI API. Після цих уроків ви здобудете практичні навички з налаштування продуктивності, семантичного пошуку та систем запитань‑відповідей із підсиленим отриманням і зможете ефективно застосовувати Pinecone у реальних AI‑проєктах.
Створення AI‑застосунків із Pinecone
Курс
завершено
