Struttura del corso

Introduzione a Vector Databases

  • Informazioni sui database vettoriali
  • Il ruolo di Pinecone nelle applicazioni di intelligenza artificiale
  • Vantaggi rispetto ai database tradizionali

Semantico Search con Pigna

  • Principi di ricerca semantica
  • Configurazione di Pinecone per le ricerche basate su testo
  • Migliorare i risultati di ricerca con gli incorporamenti vettoriali

Prodotto e Multimodale Search

  • Tecniche per consigli accurati sui prodotti
  • Combinazione di dati di testo e immagine per una ricerca completa
  • Casi di studio (ad es. applicazioni di e-commerce)

Conversational AI e Generazione di contenuti

  • Migliorare i chatbot con la ricerca vettoriale
  • Database vettoriali nella generazione di testo e immagini
  • Creazione di un semplice bot di domande e risposte

Sicurezza e personalizzazione

  • Database vettoriali nel rilevamento di anomalie e frodi
  • Personalizzazione delle esperienze utente con i dati vettoriali
  • Personalizzazione nelle piattaforme multimediali

ScalaOttimizzazione della capacità e delle prestazioni

  • Sfide nella scalabilità dei database vettoriali
  • L'architettura serverless di Pinecone per le prestazioni
  • Metriche per il monitoraggio e l'ottimizzazione dei database vettoriali

Implementazione di Pinecone nell'IA

  • Sviluppo di una soluzione di database vettoriale
  • Revisione e feedback

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Conoscenza di base delle basi di dati
  • Conoscenza introduttiva dei concetti di IA e machine learning
  • Familiarità con i concetti di programmazione

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Sviluppatori di software
  • Appassionati di machine learning
 21 ore

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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