Plan du cours

Introduction aux Vector Database

  • Comprendre les bases des bases de données vectorielles
  • Le rôle de Pinecone dans les applications IA
  • Avantages par rapport aux bases de données traditionnelles

Recherche sémantique avec Pinecone

  • Principes de la recherche sémantique
  • Configuration de Pinecone pour des recherches basées sur le texte
  • Amélioration des résultats de recherche avec les plongements vectoriels

Recherche de produits et multimodale

  • Techniques pour des recommandations de produits précises
  • Combinaison des données textuelles et visuelles pour une recherche complète
  • Études de cas (par exemple, applications e-commerce)

Conversational AI et Génération de Contenu

  • Amélioration des chatbots avec la recherche vectorielle
  • Utilisation des bases de données vectorielles pour la génération de texte et d'images
  • Construction d'un simple bot Q&R

Sécurité et Personnalisation

  • Utilisation des bases de données vectorielles pour la détection d'anomalies et de fraudes
  • Personnalisation des expériences utilisateurs avec les données vectorielles
  • Personnalisation dans les plateformes média

Scalabilité et Optimisation des Performances

  • Défis de la mise à l'échelle des bases de données vectorielles
  • Architecture sans serveur de Pinecone pour les performances
  • Métriques pour le suivi et l'optimisation des bases de données vectorielles

Implémentation de Pinecone dans l'IA

  • Développement d'une solution basée sur une base de données vectorielle
  • Revue et feedback

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des bases de données
  • Connaissances de base en intelligence artificielle et en concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les concepts de programmation

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Développeurs logiciels
  • Passionnés d'apprentissage automatique
 21 Heures

Nombre de participants


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