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Vector Databases for RAG: An Introduction

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Vector Databases for RAG: An Introduction

Wojciech 'Victor' Fulmyk
IBM Skills Network Team

Dozenten: Wojciech 'Victor' Fulmyk

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Differentiate between vector databases and traditional databases based on their functionality and use cases

  • Execute fundamental database operations in ChromaDB, including updating, deleting, and managing collections

  • Understand and apply similarity search techniques, both manually and with ChromaDB, and develop recommendation systems using these techniques

  • Develop a thorough and comprehensive understanding of key internal mechanisms within RAG

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Data Structures
  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: Database Systems
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Database Architecture and Administration
  • Kategorie: Databases
  • Kategorie: NoSQL
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Database Management
  • Kategorie: Artificial Intelligence

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM RAG and Agentic AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

This module explores the transformative role of vector databases in modern data management systems. Participants will learn how vector databases serve as the foundation of recommendation systems and how they differ from traditional databases in storing and managing vector data. Various vector database types and their specific applications will be examined, with a special focus on Chroma DB. Insights into Chroma DB architecture, common coding practices for its operations, and hands-on skills in performing basic vector operations will be provided. Moreover, similarity search will be thoroughly explained, with hands-on labs that perform similarity searches manually and using Chroma DB.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren3 Aufgaben6 Plug-ins

This module explores the connections between vector databases, similarity search, recommendation systems, and Retrieval-Augmented Generation (RAG), while also providing instruction on essential database operations using Chroma DB. By analyzing employee data and building a food search recommendation system using hands-on labs, participants will gain a deeper understanding of both recommendation systems and Chroma DB. Moreover, the module highlights the critical role vector databases and similarity searches play within RAG systems.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

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Dozenten

Wojciech 'Victor' Fulmyk
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Häufig gestellte Fragen