Vektordatenbanken spielen in verschiedenen Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bilderkennung, Empfehlungssystemen und der semantischen Suche eine zentrale Rolle und haben mit der zunehmenden Einführung von LLMs an Bedeutung gewonnen.

Diese Datenbanken sind außerordentlich wertvoll, da sie LLMs Zugang zu proprietären Daten in Echtzeit bieten und so die Entwicklung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen ermöglichen. Im Kern stützen sich Vektordatenbanken auf die Verwendung von Einbettungen, um die Bedeutung von Daten zu erfassen und die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Vektorpaaren zu messen sowie umfangreiche Datensätze zu durchsuchen und die ähnlichsten Vektoren zu identifizieren. Dieser Kurs wird Ihnen helfen, das Wissen zu erlangen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wann Sie Vektordatenbanken in Ihren Anwendungen einsetzen sollten. Sie werden folgendes erkunden: 1. Wie Sie Vektordatenbanken und LLMs nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. 2. Aufbau von Laboren, die zeigen, wie man Einbettungen bildet und verschiedene Suchtechniken verwendet, um ähnliche Einbettungen zu finden. 3. Algorithmen für die schnelle Suche in großen Datenbeständen erforschen und Anwendungen von RAG bis hin zur mehrsprachigen Suche erstellen.