Векторное хранение и поиск в управляемом Azure Redis

Рост генеративного ИИ и дополненного генерирования (RAG) требует быстрых, масштабируемых векторных баз данных для хранения и поиска высокомерных вложений. Лазурный управляемый Redis обеспечивает решение ультра-низкой задержки для этих интенсивных поисков сходства, делая им премьер-выбор для современных умных применений. В этом всеобъемлющем текстовом курсе вы перейдете от новичка к уверенному внедрению векторных баз данных. Вы узнаете, как представлять неструктурированные данные в виде вложений, эффективно индексировать их и выполнять сложные семанические поисковые запросы с использованием Redis. Что вы узнаете: - Понимание основ векторных вложений, высокомерных пространств и метрики расстояний. - Настройте Azure Managed Redis, чтобы действовать как высокопроизводительная векторная база данных. - Создание и управление векторными индексами, оптимизированными для поиска сходства. - Выполнять семантический поиск с использованием алгоритмов K-Nearest Neighbors (KNN). - Интегрируйте шаблоны векторного поиска с современными рабочими процессами AI и Large Language Model. - Применять передовые методы для стратегий индексирования, методов экономии памяти и настройки запросов. Начиная с основных определений векторных пространств и структур данных Redis, вы пройдете пошаговые письменные объяснения и примеры запросов, чтобы построить полностью функциональную систему поиска. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, облачных архитекторов и инженеров данных, которые только начинают работать с векторным поиском и хотят использовать Azure Managed Redis для приложений ИИ, при этом не требуется предыдущий опыт работы с вектной базой данных. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь высокоскоростного семантического поиска в ваших облачных приложениях.