EPISODE · May 16, 2025 · 40 MIN
Encoding e db vettoriali. #65
from Intervista Pythonista · host Python Milano
Parliamo di vector database e RAG con Nicola Procopio, Senior Data & AI Scientist presso AC Software e Ambassador di QDrant. Con lui esploriamo cosa significa oggi fare ricerca semantica: dalle tecniche di pre-embedding basate su keyword ai modelli transformer che trasformano il testo in vettori, fino alle applicazioni pratiche in progetti GenAI. Scopriamo come funziona il chunking, perché la similarità tra vettori è alla base delle query in linguaggio naturale e quali sono i vantaggi di usare QDrant – il vector DB open source scelto anche nello “Stregatto”, il progetto open source di cui Nicola è core developer.
What this episode covers
Parliamo di vector database e RAG con Nicola Procopio, Senior Data & AI Scientist presso AC Software e Ambassador di QDrant. Con lui esploriamo cosa significa oggi fare ricerca semantica: dalle tecniche di pre-embedding basate su keyword ai modelli transformer che trasformano il testo in vettori, fino alle applicazioni pratiche in progetti GenAI. Scopriamo come funziona il chunking, perché la similarità tra vettori è alla base delle query in linguaggio naturale e quali sono i vantaggi di usare QDrant – il vector DB open source scelto anche nello “Stregatto”, il progetto open source di cui Nicola è core developer.
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