Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2012.  ClickHouse for AI: Building RAG Applications with LLMs and Streamlit

Các ứng dụng AI hiện đại đòi hỏi cơ sở dữ liệu có thể xử lý lượng lớn dữ kiện phân tích cùng với vectơ nhúng. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn sử dụng ClickHouse như là cột sống cho các giải pháp Retrieval-Augmented Generation (RAG) và LLM-powered. Bằng cách đọc và làm việc thông qua các ví dụ thực tế, bạn sẽ xây dựng một ứng dụng AI hoàn toàn hoạt động. Bạn sẽ học cách hấp thụ dữ liệu, tạo và lưu trữ các nội dung nhúng, truy vấn chúng hiệu quả bên trong ClickHouse, và kết nối mọi thứ với một giao diện web Streamlit thân thiện với người dùng. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu kiến trúc ClickHouse, thuật ngữ cốt lõi và các động cơ bảng cơ bản. - Cấu hình ClickHouse cho tìm kiếm vector để lưu trữ và lấy lại các lồng ghép chiều cao. - Hợp nhất các mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện Retrieval-Augmented Generation. - Xây dựng giao diện web tương tác, dựa trên dữ liệu sử dụng Streamlit. - Thiết kế các đường ống dữ liệu hiệu quả kết nối các truy vấn phân tích với khả năng AI. - Luyện tập tối ưu hóa tìm kiếm cho tốc độ và hiệu quả chi phí. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ sở dữ liệu cơ bản trước khi nhảy vào cơ học tìm kiếm vectơ, mô hình tích hợp LLM và phát triển giao diện. Nó được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn mở rộng kỹ năng của họ vào kỹ thuật AI, không cần kinh nghiệm ClickHouse trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay và xây dựng ứng dụng AI đầu tiên của bạn.