Векторные базы данных на примере Qdrant: организация семантического поиска

Name: Векторные базы данных на примере Qdrant: организация семантического поиска
Brand: Gurufy
SKU: 145530

Курс посвящен интеграции высокопроизводительной векторной БД Qdrant в архитектуру ИИ-решений. Вы научитесь эффективно сохранять эмбеддинги, использовать продвинутую фильтрацию по метаданным и настраивать гибридный поиск для RAG-систем.

Обучение 4 часа

сертификат

Стоимость курса

₽ 910 ₽

Рассрочка ₽/мес

Перейти на сайт

Программа курса
Чему вы научитесь
Мой рейтинг
Подробная информация о курсе
Отзывы

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Векторные базы данных на примере Qdrant: организация семантического поиска» от Gurufy - gurufy.ru

Архитектура Qdrant: коллекции, точки и механизмы индексирования векторов - 1 час. Архитектура Qdrant: коллекции, точки и механизмы индексирования векторов.
Метаданные и Payload: реализация жесткой фильтрации в семантическом поиске - 1 час. Метаданные и Payload: реализация жесткой фильтрации в семантическом поиске.
Оптимизация производительности: HNSW-индексы, квантование и асинхронный Batching - 1 час. Оптимизация производительности: HNSW-индексы, квантование и асинхронный Batching.
Гибридный поиск и интеграция: связка Qdrant с FastAPI и LangChain - 1 час. Гибридный поиск и интеграция: связка Qdrant с FastAPI и LangChain.

Ознакомиться со всей программой

Чему вы научитесь

Освоите и сможете применять: оптимизация производительности hnsw индексы, квантование и асинхронный batching.
Освоите и сможете применять: метаданные и payload реализация жесткой фильтрации в семантическом поиске.
Освоите и сможете применять: архитектура qdrant коллекции, точки и механизмы индексирования векторов.
Освоите и сможете применять: гибридный поиск и интеграция связка qdrant с fastapi и langchain.