وب سایت تخصصی شرکت فرین
دسته بندی دوره ها

Master Vector Databases

سرفصل های دوره

Master Vector Database using Python, Embeddings, Pinecone, ChromaDB, Facebook FAISS, Qdrant, LangChain, Open AI


1. Introduction
  • 1. Introduction to Vector Database
  • 2. Vectors and Embeddings
  • 3. Explain vector database like Im 5
  • 4. How vector database store data
  • 5. How do vector database works
  • 6. Vectors in 2D

  • 2. The power of embeddings
  • 1.1 vd vector embedding openai.zip
  • 1. Create embeddings using OpenAI
  • 2. Sentence Embedding Models.html

  • 3. Using SQLite as vector storage
  • 1. Setup and basic operations
  • 2.1 vd sqlite vector search.zip
  • 2. Creating, storing and retrieving vector data
  • 3. Finding nearest vector
  • 4.1 vd sqlite vss.zip
  • 4. Vector search using sqlite-vss extension

  • 4. ChromaDB
  • 1. Introduction to ChromaDB
  • 2. Revolutionizing the Data access with Vector Database.html
  • 3.1 vector database chromadb.zip
  • 3. Methods on collections
  • 4.1 vector database chromadb the matrix .zip
  • 4. Storing The Matrix collections
  • 5. Adding document associated embeddings
  • 6. Query data with where filter
  • 7.1 vd chromadb + langchain qa multiple documents.zip
  • 7. ChromaDB + Langchain - QA on multiple documents - Part 1
  • 8. ChromaDB + Langchain - QA on multiple documents - Part 2

  • 5. Facebook AI Similarity Search (FAISS)
  • 1. Introduction to FAISS
  • 2. Using similarity search for nearest neighbours

  • 6. Pinecone
  • 1. Introduction to Pinecone
  • 2. Setup account, create an index, dashboard review
  • 3. Understanding index creation configuration
  • 4. Index management
  • 5. Insert vector data to an index
  • 6. Query vector data
  • 7. Upsert vector data in batches
  • 8. Upsert batches in parallel
  • 9. Upsert with metadata.html
  • 10. Vector IDs must be string
  • 11. Sentence transformer embeddings
  • 12. Semantic search with metadata filtering - news articles

  • 7. Qdrant
  • 1. Introduction to Qdrant vector database
  • 2. Connect with APIs
  • 3. Create a qdrant python client
  • 4. Create a collection
  • 5. Create a vector store
  • 6. Add document to vector store on the cloud
  • 7. Query the document
  • 8. Create a streamlit QA app.html

  • 8. Congratulations and Thank You!
  • 1. Your feedback is very valuable!.html
  • 139,000 تومان
    بیش از یک محصول به صورت دانلودی میخواهید؟ محصول را به سبد خرید اضافه کنید.
    افزودن به سبد خرید
    خرید دانلودی فوری

    در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.

    ایمیل شما:
    تولید کننده:
    مدرس:
    شناسه: 28180
    حجم: 3240 مگابایت
    مدت زمان: 432 دقیقه
    تاریخ انتشار: ۱۹ دی ۱۴۰۲
    طراحی سایت و خدمات سئو

    139,000 تومان
    افزودن به سبد خرید