Episódio
Armchair Architects: LLMs & Bancos de Dados Vetoriais (Parte 1)
por David Blank-Edelman, Uli Homann, Eric Charran
Os bancos de dados vetoriais são projetados para armazenar, gerenciar e indexar grandes quantidades de dados vetoriais de alta dimensão com eficiência, o que pode ajudar diferentes tipos de consultas, como o vizinho mais próximo. Neste episódio do #AzureEnblementShow, Uli, Eric e David discutem como os bancos de dados vetoriais convertem dados em números inteiros, abordam alguns dos casos de uso de bancos de dados vetoriais e os benefícios da incorporação. Esta é a primeira parte de uma série de duas partes.
Capítulos
- 00:00 – Introdução
- 00:38 – Dados armazenados como inteiros
- 01:30 – Texto convertido em dados numéricos
- 02:29 – Os vetores não são novos
- 03:47 – Casos de uso
- 05:02 – Benefícios da inserção
- 07:40 – Vetorizando conceitos semânticos
- 08:38 – Teaser da Parte 2
Recursos recomendados
- Pesquisa de vetor no Azure AI Search
- Processamento e análise de dados geoespaciais
- Conceitos Básicos da IA do Microsoft Azure: Processamento de Linguagem Natural
- Banco de Dados do Azure para PostgreSQL
- Ferramenta de pesquisa de banco de dados vetorial para fluxos no Azure AI Studio
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Os bancos de dados vetoriais são projetados para armazenar, gerenciar e indexar grandes quantidades de dados vetoriais de alta dimensão com eficiência, o que pode ajudar diferentes tipos de consultas, como o vizinho mais próximo. Neste episódio do #AzureEnblementShow, Uli, Eric e David discutem como os bancos de dados vetoriais convertem dados em números inteiros, abordam alguns dos casos de uso de bancos de dados vetoriais e os benefícios da incorporação. Esta é a primeira parte de uma série de duas partes.
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- 00:38 – Dados armazenados como inteiros
- 01:30 – Texto convertido em dados numéricos
- 02:29 – Os vetores não são novos
- 03:47 – Casos de uso
- 05:02 – Benefícios da inserção
- 07:40 – Vetorizando conceitos semânticos
- 08:38 – Teaser da Parte 2
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