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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