Введение в векторные базы данных — поиск по смыслу | Основы работы с векторными базами данных | T...

Вы когда-нибудь задумывались, как Google понимает, что вы имеете в виду, а не просто то, что вы печатаете? 🤯
От ChatGPT до рекомендаций Netflix, векторные базы данных — это скрытый механизм современного поиска с использованием ИИ.

В этом видео мы подробно, в доступной для начинающих, рассмотрим векторные базы данных и объясним, как на самом деле работает «поиск по смыслу» — без сложной математики и жаргона.

🔍 Что вы узнаете из этого видео:

Что такое векторная база данных (в простых терминах)

Почему традиционные SQL-базы данных не справляются с семантическим поиском

Как встраивания преобразуют текст, изображения и аудио в векторы

Поиск по ключевым словам против семантического (основанного на значении) поиска

Как ANN (Approximate Nearest Neighbor) ускоряет векторный поиск

Популярные векторные базы данных: Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS

Примеры из реальной жизни: чат-боты, рекомендации, поисковые системы

Как новички могут начать использовать векторные базы данных уже сегодня

Векторные базы данных не заменяют SQL — они добавляют интеллект. Если вы разрабатываете приложения с искусственным интеллектом, чат-боты или рекомендательные системы, это обязательное для изучения понятие.

📄 Основано на статье: «Векторные базы данных: первый шаг новичка к поиску по смыслу»

👍 Поставьте лайк, если это помогло вам понять суть векторных баз данных
🔔 Подпишитесь, чтобы получать больше объяснений по ИИ и для разработчиков
💬 Напишите в комментариях, если хотите увидеть практическую демонстрацию!

#ВекторныеБазыДля #СемантическийПоиск #ИИ #LLM #Встраивания
#ГенеративныйИИ #МашинноеОбучение #ТехнологииПоиска
#Pinecone #Weaviate #Milvus #FAISS
#Программирование #Программирование