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Struttura del corso
Introduzione ai database vettoriali
- Comprendere i database vettoriali
- Il ruolo di Pinecone nelle applicazioni di IA
- Vantaggi rispetto ai database tradizionali
Ricerca semantica con Pinecone
- Principi della ricerca semantica
- Configurazione di Pinecone per ricerche basate su testo
- Miglioramento dei risultati di ricerca tramite embedding vettoriali
Ricerca di prodotti e multimediale
- Tecniche per raccomandazioni di prodotti accurate
- Combining dati testuali e immagine per ricerche complete
- Studi di caso (es. applicazioni e-commerce)
IA conversazionale e generazione di contenuti
- Miglioramento dei chatbot con la ricerca vettoriale
- Database vettoriali nella generazione di testo e immagini
- Creazione di un bot Q&A semplice
Sicurezza e personalizzazione
- Database vettoriali nel rilevamento di anomalie e frodi
- Personalizzazione delle esperienze utente con dati vettoriali
- Personalizzazione sulle piattaforme media
Scalabilità e ottimizzazione delle prestazioni
- Sfide nella scalabilità dei database vettoriali
- 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
Requisiti
- Conoscenza di base dei database
- Conoscenze introduttive dei concetti di IA e machine learning
- Familiarità con i concetti di programmazione
Pubblico
- Data scientist
- Sviluppatori software
- Appassionati di machine learning
21 ore
