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Vector Databases for RAG: An Introduction

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Vector Databases for RAG: An Introduction

Wojciech 'Victor' Fulmyk
IBM Skills Network Team

Instructeurs : Wojciech 'Victor' Fulmyk

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Differentiate between vector databases and traditional databases based on their functionality and use cases

  • Execute fundamental database operations in ChromaDB, including updating, deleting, and managing collections

  • Understand and apply similarity search techniques, both manually and with ChromaDB, and develop recommendation systems using these techniques

  • Develop a thorough and comprehensive understanding of key internal mechanisms within RAG

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Database Management
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : AI Personalization
  • Catégorie : Databases
  • Catégorie : Data Storage Technologies
  • Catégorie : NoSQL
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Information Management

Détails à connaître

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise en Data Management

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 2 modules dans ce cours

This module explores the transformative role of vector databases in modern data management systems. Participants will learn how vector databases serve as the foundation of recommendation systems and how they differ from traditional databases in storing and managing vector data. Various vector database types and their specific applications will be examined, with a special focus on Chroma DB. Insights into Chroma DB architecture, common coding practices for its operations, and hands-on skills in performing basic vector operations will be provided. Moreover, similarity search will be thoroughly explained, with hands-on labs that perform similarity searches manually and using Chroma DB.

Inclus

6 vidéos2 lectures2 devoirs6 plugins

This module explores the connections between vector databases, similarity search, recommendation systems, and Retrieval-Augmented Generation (RAG), while also providing instruction on essential database operations using Chroma DB. By analyzing employee data and building a food search recommendation system using hands-on labs, participants will gain a deeper understanding of both recommendation systems and Chroma DB. Moreover, the module highlights the critical role vector databases and similarity searches play within RAG systems.

Inclus

3 lectures1 devoir

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Instructeurs

Wojciech 'Victor' Fulmyk
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Offert par

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