Векторные базы данных: слой хранения для AI приложений
Векторные базы данных хранят и извлекают высокомерные embeddings — числовые представления, которые обеспечивают семантический поиск, системы рекомендаций и retrieval-augmented generation. В отличие от реляционных или документных баз данных, они построены для ответа на вопросы типа "найти 10 наиболее похожих элементов на этот запрос" в масштабе и с низкой задержкой. Этот трек охватывает три инструмента, доминирующие в production: Pinecone, Weaviate и pgvector — управляемый облачный сервис, самостоятельно размещаемый open-source движок и расширение PostgreSQL соответственно.
Чему вы научитесь
Вы начнёте с того, как работают векторные базы данных изнутри, затем перейдёте к генерированию и управлению embeddings для реальных датасетов. Далее вы будете работать с каждой платформой детально: индексирование и запросы в Pinecone, моделирование данных со схемой Weaviate и её GraphQL интерфейсом, и добавление векторного поиска в существующий Postgres stack с pgvector. Трек особенно делает упор на Retrieval-Augmented Generation (RAG) — построение pipelines, которые основывают ответы LLM на ваши собственные данные — а затем переходит в продвинутую область: многоэтапные RAG стратегии, tuning индексов pgvector и оптимизацию запросов, а также hybrid search и модульную систему Weaviate. Финальные курсы охватывают развёртывание и управление приложениями векторных баз данных в production и оценку возникающих гибридных подходов.
Путь обучения
Двенадцать курсов охватывают уровни от A1 до C2. Трек начинается с Fundamentals of Vector Databases и двумя параллельными введениями A2 — одним для Pinecone, другим для pgvector — прежде чем сойтись на B1 с генерированием embeddings и основными концепциями Weaviate. Уровень B2 добавляет Advanced Pinecone Operations и первый RAG курс. Блок C1 — самый длинный раздел: Advanced Weaviate Capabilities, Optimizing pgvector Performance, Advanced RAG Strategies и Productionizing Vector Database Applications. Трек завершается на C2 курсом Future Trends & Hybrid Approaches, который рассматривает сходящийся ландшафт векторного, ключевого и графового поиска.
Как это работает
Каждый курс разделён на короткие практические уроки, которые вы завершаете во встроенном code editor с real-time feedback. AI tutor доступен всегда, когда вы застрянете, поэтому вы можете работать через configuration индексов, embedding pipelines и query optimisation в своём темпе, не выходя из приложения.