【Udemy中英字幕】Master Vector Database with Python for AI & LLM Use Cases

使用 Python 掌握用于 AI 和 LLM 用例的矢量数据库

使用 Python、Pinecone、LangChain、Open AI、Hugging Face 学习矢量数据库并构建 AI、ML、聊天应用程序

讲师：Dr. KM Mohsin

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你将学到什么

Pinecone矢量数据库、LangChain、矢量嵌入的Transformer模型、生成式AI、开放AI API使用、拥抱人脸模型
掌握矢量数据嵌入、索引和检索的基本技术。
实用代码以及语义搜索用例的详细信息和命名实体识别
使用 LangChain 开发用于私人数据认知搜索的人工智能聊天机器人
了解矢量数据库的基础知识及其在人工智能、生成式人工智能和 LLM（语言模型）中的作用。
探索各种矢量数据库技术，包括 Pinecone，并了解如何设置和配置矢量数据库环境。
了解矢量数据库如何通过实现高效的相似性搜索和最近邻检索来增强 AI 工作流程。
利用 NumPy、Pandas 和 scikit-learn 等流行库，获得将矢量数据库与 Python 集成的实用知识。
通过练习实现代码，为实际应用程序构建和优化矢量索引系统。
探索向量数据库在人工智能、生成式人工智能和法学硕士领域的实际用例，例如推荐系统、内容生成和语言翻译。
了解矢量数据库如何处理大规模数据集并支持实时推理。
深入了解性能优化技术、可扩展性注意事项以及矢量数据库实施的最佳实践。

要求

对编程概念有基本的了解，并具有至少一种编程语言（例如 Python、Java）的经验。
最好熟悉基本的数据分析、机器学习
熟悉数据库及其基本原理，包括表、查询和数据操作。
熟悉 NumPy、Pandas 进行数据操作是件好事
用于运行代码和执行机器学习算法的工作环境，例如 Jupyter Notebook、Google Colab 或本地开发设置。

描述

在这门关于矢量数据库的综合课程中，您将深入了解正在改变人工智能 (AI) 领域，特别是生成式 AI 领域的尖端技术的令人兴奋的世界。本课程重点关注面向未来的生成式人工智能，将为您提供知识和技能，以利用矢量数据库的强大功能来实现高级应用，包括语言模型 (LLM)、生成式预训练变压器 (GPT)（如 ChatGPT）和人工通用智能（AGI）的发展。

从基础开始，您将学习矢量数据库的基础知识及其在彻底改变人工智能工作流程中的作用。通过实际示例和动手编码练习，您将探索矢量数据索引、存储、检索和条件简化等技术。您还将熟练地将 Pinecone 矢量数据库与其他工具（例如 LangChain、使用 Python 的 OpenAI API）集成，以实现实际用例并释放矢量数据库的全部潜力。

在整个课程中，我们将揭示矢量数据库在生成人工智能中的无限可能性。您将发现这些数据库如何支持内容生成、推荐系统、语言翻译等。此外，我们还将讨论性能优化、可扩展性注意事项以及高效实施的最佳实践。

在拥有计算纳米科学博士学位并在领先公司担任数据科学家的丰富经验的专家讲师的带领下，您将受益于他们深厚的知识、实践见解以及对人工智能和机器学习 (ML) 教学的热情。现在就加入我们，踏上这一变革性的学习之旅，让自己处于利用向量数据库打造面向未来的生成人工智能的最前沿。立即注册并解锁人工智能创新的世界！