Vector Databases / Векторные базы данных
Год издания: 2026
Автор: Borwankar Nitin / Борванкар Нитин
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 293
Описание: The AI revolution is here, and at its core lies a game-changing technology that most developers haven’t fully explored: vector databases. From powering semantic search to enabling large language models (LLMs) and generative AI, vector databases are reshaping how we build applications with unstructured data like text, images, and audio. But how do you go from curious to capable with this vital technology? That’s where this book comes in.
In this hands-on guide, author Nitin Borwankar takes you through the “why, what, and how” of vector databases, starting with the basic theory behind vector embeddings and progressing to building applications with real-world tools. You’ll learn about Word2vec, how to convert open source SQL databases like SQLite3 and PostgreSQL into vector databases, and integrate them into retrieval-augmented generation (RAG) applications. Whether you’re a Python developer, data engineer, or ML practitioner, this book gives you the foundation to leverage vector databases confidently in your AI projects.
Understand the connection between vector databases, embeddings, and LLMs
Learn practical approaches for transforming SQL databases into vector databases
Build RAG applications for both personal and enterprise use
Apply vector databases to solve real-world AI challenges
Learn how to use vector databases with LLMs to build applications
Революция в области искусственного интеллекта уже началась, и в ее основе лежит технология, меняющая правила игры, которую большинство разработчиков еще не изучили до конца: векторные базы данных. Начиная с семантического поиска и заканчивая большими языковыми моделями (LLM) и генеративным искусственным интеллектом, векторные базы данных меняют наши подходы к созданию приложений с неструктурированными данными, такими как текст, изображения и аудио. Но как с помощью этой жизненно важной технологии перейти от любопытства к способностям? Вот тут-то и пригодится эта книга.
В этом практическом руководстве автор Нитин Боруанкар расскажет вам о том, “почему, что и как” работает с векторными базами данных, начиная с базовой теории, лежащей в основе векторных встраиваний, и переходя к созданию приложений с использованием реальных инструментов. Вы узнаете о Word2vec, о том, как преобразовать базы данных SQL с открытым исходным кодом, такие как SQLite3 и PostgreSQL, в векторные базы данных и интегрировать их в приложения с расширенным поиском (RAG). Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком Python, инженером по обработке данных или специалистом по ML, эта книга даст вам основу для уверенного использования векторных баз данных в ваших проектах искусственного интеллекта.
Поймите связь между векторными базами данных, внедрениями и LLMS
Изучите практические подходы к преобразованию баз данных SQL в векторные базы данных
Создайте приложения RAG как для личного, так и для корпоративного использования
Примените векторные базы данных для решения реальных задач искусственного интеллекта
Узнайте, как использовать векторные базы данных с LLMS для создания приложений
dumpz.ws
Год издания: 2026
Автор: Borwankar Nitin / Борванкар Нитин
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Издательский макет
Интерактивное оглавление
Количество страниц: 293
Описание: The AI revolution is here, and at its core lies a game-changing technology that most developers haven’t fully explored: vector databases. From powering semantic search to enabling large language models (LLMs) and generative AI, vector databases are reshaping how we build applications with unstructured data like text, images, and audio. But how do you go from curious to capable with this vital technology? That’s where this book comes in.
In this hands-on guide, author Nitin Borwankar takes you through the “why, what, and how” of vector databases, starting with the basic theory behind vector embeddings and progressing to building applications with real-world tools. You’ll learn about Word2vec, how to convert open source SQL databases like SQLite3 and PostgreSQL into vector databases, and integrate them into retrieval-augmented generation (RAG) applications. Whether you’re a Python developer, data engineer, or ML practitioner, this book gives you the foundation to leverage vector databases confidently in your AI projects.
Understand the connection between vector databases, embeddings, and LLMs
Learn practical approaches for transforming SQL databases into vector databases
Build RAG applications for both personal and enterprise use
Apply vector databases to solve real-world AI challenges
Learn how to use vector databases with LLMs to build applications
Революция в области искусственного интеллекта уже началась, и в ее основе лежит технология, меняющая правила игры, которую большинство разработчиков еще не изучили до конца: векторные базы данных. Начиная с семантического поиска и заканчивая большими языковыми моделями (LLM) и генеративным искусственным интеллектом, векторные базы данных меняют наши подходы к созданию приложений с неструктурированными данными, такими как текст, изображения и аудио. Но как с помощью этой жизненно важной технологии перейти от любопытства к способностям? Вот тут-то и пригодится эта книга.
В этом практическом руководстве автор Нитин Боруанкар расскажет вам о том, “почему, что и как” работает с векторными базами данных, начиная с базовой теории, лежащей в основе векторных встраиваний, и переходя к созданию приложений с использованием реальных инструментов. Вы узнаете о Word2vec, о том, как преобразовать базы данных SQL с открытым исходным кодом, такие как SQLite3 и PostgreSQL, в векторные базы данных и интегрировать их в приложения с расширенным поиском (RAG). Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком Python, инженером по обработке данных или специалистом по ML, эта книга даст вам основу для уверенного использования векторных баз данных в ваших проектах искусственного интеллекта.
Поймите связь между векторными базами данных, внедрениями и LLMS
Изучите практические подходы к преобразованию баз данных SQL в векторные базы данных
Создайте приложения RAG как для личного, так и для корпоративного использования
Примените векторные базы данных для решения реальных задач искусственного интеллекта
Узнайте, как использовать векторные базы данных с LLMS для создания приложений
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Premium, Местный, Свои