ClickHouse dla AI: Budowanie aplikacji RAG z LLM i Streamlit

Ten kurs tekstowy prowadzi Cię przez korzystanie z ClickHouse jako szkieletu dla Retrieval-Augmented Generation (RAG) i rozwiązań opartych na LLM. Czytając i pracując nad praktycznymi przykładami, zbudujesz w pełni funkcjonalną aplikację AI.Dowiesz się, jak pobierać dane, generować i przechowywać osadzenia, sprawnie je zapytać w ClickHouse i połączyć wszystko z przyjaznym dla użytkownika interfejsem internetowym Streamlit. Czego się nauczysz: - Zrozum architekturę ClickHouse, podstawową terminologię i podstawowe silniki tabel. - Skonfiguruj ClickHouse do wyszukiwania wektorowego w celu przechowywania i pobierania osadzeń wielowymiarowych. - Zintegruj duże modele językowe, aby wykonać Retrieval-Augmented Generation. - Twórz interaktywne, oparte na danych interfejsy internetowe za pomocą Streamlit. - Zaprojektuj wydajne potoki danych, które łączą zapytania analityczne z możliwościami AI. - Ćwicz optymalizację zapytań wyszukiwania pod kątem szybkości i opłacalności.Kurs zaczyna się od podstawowych koncepcji bazy danych, zanim zanurzysz się w mechanikę wyszukiwarki wektorowej, wzorce integracji LLM i rozwój interfejsu. Jest przeznaczony dla początkujących, analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie inżynierii AI, bez konieczności posiadania wcześniejszego doświadczenia w ClickHouse.