Kiedy wektorowe wyszukiwanie jest słusznym rozwiązaniem - Kacper Łukawski - Qdrant

Interesuje Cię podcastowanie ?Poznaj moją książkę:  Jak zacząć podcast - Michał DulembaZ Kacprem Łukawskim z firmy Qdrant rozmawiamy m.in na temat:- algorytmów ANN (aproximate nearest neighbour)- przydatności wyszukiwania po embeddingach (wektorach)- budowaniu systemów search w oparciu o różne silniki- polskiej obecności w firmach zajmujących się LLMami- przejściu z roli developera do roli dev advocate- skalowaniu systemów opartych o wektor search w szczególności Qdrant- promocji wiedzy na temat AI w Polsce- roli prelegenta pokazującego zastosowanie określonej technologii- o wykorzystywaniu rozwiązań prototypowych na produkcji- ograniczenia w budowaniu systemów opartych o vector searchPrzydatne linki:AI Embassyhttps://www.embassy.ai/Qdrant - baza wektorowahttps://qdrant.tech/Więcej na temat ANN:https://towardsdatascience.com/comprehensive-guide-to-approximate-nearest-neighbors-algorithms-8b94f057d6b6Algorytm HNSWhttps://towardsdatascience.com/similarity-search-part-4-hierarchical-navigable-small-world-hnsw-2aad4fe87d37Napisz do mnie:Michal Dulemba | LinkedInSubskrybuj podcast:Apple PodcastsSpotifyGoogle PodcastsPodcast AddictRSSKorzystam z: Buzzsprout (hosting odcinków):https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):https://www.riverside.fm/?via=dulemba