Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về Pinecone
Tìm hiểu cơ chế đằng sau cơ sở dữ liệu vector của Pinecone, từ pods và index đến so sánh với các cơ sở dữ liệu khác. Học cách phân biệt các loại pod, lấy API key và khởi tạo kết nối Pinecone bằng Python. Cuối cùng, bạn sẽ học cách tạo các index trong Pinecone, khám phá các tham số như số chiều, thước đo khoảng cách, loại pod và các tùy chọn khác.
2
Thao tác vector Pinecone bằng Python
Thực hành trực tiếp với Pinecone trong Python: chúng ta sẽ khám phá cách quản lý index, thêm vector kèm metadata, tìm kiếm và truy xuất vector, cũng như cập nhật hoặc xóa. Nắm vững các hàm và ý tưởng cốt lõi để xử lý dữ liệu trơn tru trong cơ sở dữ liệu vector Pinecone.
3
Tinh chỉnh hiệu năng và ứng dụng AI
Trong chương này, người học sẽ đi sâu tối ưu hiệu năng index của Pinecone, tận dụng không gian tên đa thuê bao để giảm chi phí, xây dựng công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và tạo hệ thống hỏi đáp tăng cường truy xuất bằng Pinecone với OpenAI API. Qua các bài học này, bạn sẽ tích lũy kỹ năng thực hành về tinh chỉnh hiệu năng, tìm kiếm ngữ nghĩa và hỏi đáp tăng cường truy xuất, từ đó ứng dụng Pinecone hiệu quả trong các ứng dụng AI thực tế.
Xây dựng ứng dụng AI với Pinecone
Hoàn
thành khóa học
