Vector Veritabanları: Yapay Zeka Uygulamaları için Depolama Katmanı
Vector veritabanları, yüksek boyutlu embeddingleri — semantik arama, öneri motorları ve retrieval-augmented generation'ı güçlendiren sayısal temsilleri — depolar ve alır. İlişkisel veya doküman veritabanlarından farklı olarak, bu sistemler "bu sorguya en benzer 10 öğeyi bul" gibi soruları ölçekte ve düşük gecikmeyle yanıtlamak için yapılandırılmıştır. Bu track, üretim ortamında baskın olan üç aracı kapsar: Pinecone, Weaviate ve pgvector — sırasıyla yönetilen bir bulut hizmeti, kendi kendine barındırılan açık kaynak motoru ve PostgreSQL uzantısı.
Öğrenecekleriniz
Vector veritabanlarının içten nasıl çalıştığını öğrenerek başlayacak, ardından gerçek veri setleri için embeddingleri oluşturma ve yönetmeye geçeceksiniz. Oradan her platformla derinlemesine çalışacaksınız: Pinecone ile indexleme ve sorgulama, Weaviate'nin şeması ve GraphQL arayüzü ile veri modelleme, ve pgvector ile mevcut bir Postgres stack'ine vector arama ekleme. Track, özellikle Retrieval-Augmented Generation (RAG) — LLM yanıtlarını kendi verilerinizle temel alan pipeline'lar oluşturma — üzerine odaklanır ve ardından ileri alana ilerler: çok aşamalı RAG stratejileri, pgvector index ayarı ve sorgu optimizasyonu, ve Weaviate'nin hybrid arama ve modül sistemi. Son kurslar, vector veritabanı uygulamalarını üretimde dağıtma ve işletme ile ortaya çıkan hybrid yaklaşımları değerlendirmeyi kapsar.
Öğrenme Yolu
On iki kurs A1'den C2'ye kadar uzanır. Track, Vector Veritabanlarının Temelleri ile açılır ve iki paralel A2 girişi — biri Pinecone için, biri pgvector için — B1'de Weaviate'nin temel kavramları ve embedding oluşturma ile birleşmeden önce. B2 katmanı Advanced Pinecone Operations ve ilk RAG kursunu ekler. C1 bloğu en uzun bölümdür: Advanced Weaviate Capabilities, Optimizing pgvector Performance, Advanced RAG Strategies ve Productionizing Vector Database Applications. Track, vector, anahtar kelime ve grafik retrieval'ın yakınsayan ortamını inceleyen Future Trends & Hybrid Approaches ile C2'de kapanır.
Nasıl Çalışır
Her kurs, yerleşik kod editöründe gerçek zamanlı geri bildirim ile tamamladığınız kısa, uygulamalı derslere bölünmüştür. Takılıp kalarsanız, bir yapay zeka öğretmeni her zaman kullanılabilir olur; böylece index konfigürasyonu, embedding pipeline'ları ve sorgu optimizasyonu ile uygulamadan çıkmadan kendi hızınızda çalışabilirsiniz.