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Vektordatenbanken spielen in verschiedenen Bereichen wie der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache, der Bilderkennung, Empfehlungssystemen und der semantischen Suche eine zentrale Rolle und haben mit der zunehmenden Einf眉hrung von LLMs an Bedeutung gewonnen.

Diese Datenbanken sind au脽erordentlich wertvoll, da sie LLMs Zugang zu propriet盲ren Daten in Echtzeit bieten und so die Entwicklung von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen erm枚glichen. Im Kern st眉tzen sich Vektordatenbanken auf die Verwendung von Einbettungen, um die Bedeutung von Daten zu erfassen und die 脛hnlichkeit zwischen verschiedenen Vektorpaaren zu messen sowie umfangreiche Datens盲tze zu durchsuchen und die 盲hnlichsten Vektoren zu identifizieren. Dieser Kurs wird Ihnen helfen, das Wissen zu erlangen, um fundierte Entscheidungen dar眉ber zu treffen, wann Sie Vektordatenbanken in Ihren Anwendungen einsetzen sollten. Sie werden folgendes erkunden: 1. Wie Sie Vektordatenbanken und LLMs nutzen k枚nnen, um tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. 2. Aufbau von Laboren, die zeigen, wie man Einbettungen bildet und verschiedene Suchtechniken verwendet, um 盲hnliche Einbettungen zu finden. 3. Algorithmen 蹿眉谤 die schnelle Suche in gro脽en Datenbest盲nden erforschen und Anwendungen von RAG bis hin zur mehrsprachigen Suche erstellen.