В этом докладе мы рассмотрим, как векторные базы данных стали незаменимым инструментом для работы с неструктурированными данными, объемы которых растут с невероятной скоростью, и почему они так важны в эпоху больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ. Мы обсудим:
-Проблемы хранения и обработки неструктурированных данных (текст, изображения, аудио, видео) и как векторные БД решают эти проблемы
-Основные концепции и принципы работы векторных БД
-Преимущества использования векторных БД для хранения и поиска векторных представлений, полученных из LLM и других моделей ИИ, работающих с неструктурированными данными
-Применение векторных БД в задачах семантического поиска, рекомендательных системах, генерации контента и обработке неструктурированных данных
-Обзор популярных векторных БД (Pinecone, Chroma, Faiss) и их ключевых характеристик
-Практические примеры и кейсы использования векторных БД в проектах с LLM и генеративными моделями, работающими с большими объемами неструктурированных данных
-Рекомендации по выбору и внедрению векторных БД для эффективной работы с растущими объемами неструктурированных данных
-Перспективы развития и будущее векторных БД в контексте прогресса в области ИИ и роста неструктурированных данных
Доклад будет полезен: разработчикам, дата-сайентистам, инженерам машинного обучения и всем, кто сталкивается с проблемами хранения и обработки неструктурированных данных и хочет узнать, как векторные БД могут помочь в решении этих проблем. Слушатели получат практические знания и рекомендации по работе с векторными БД и их использованию для эффективной работы с растущими объемами неструктурированных данных в своих ИИ-проектах.
