什么是 Vector 数据库？

Vector 数据库在自然语言处理、Image Recognition、推荐系统和语义搜索等各个领域发挥着举足轻重的作用，并随着 LLM 的日益普及而变得更加重要。

这些数据库具有非凡的价值，因为它们为 LLM 提供了获取实时专有数据的 Accessibility，使得开发 Retrieval Augmentation (RAG) 应用程序成为可能。

矢量数据库的核心是依靠使用 Embedding 来捕捉数据的含义，并衡量不同矢量对之间的相似性，在大量数据集中进行筛选，找出最相似的矢量。

本课程将帮助您获得相关知识，以便就何时在应用程序中应用 Vector 数据库做出明智的决定。您将探索

如何使用 Vector 数据库和 LLM 深入洞察您的数据。

建立实验室，展示如何形成 Embedding 并使用多种搜索技术查找相似的嵌入。

探索在庞大的数据集中进行快速搜索的算法，并构建从 Algorithm 到多语言搜索的各种应用。

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Coursera : Vector Databases from Embeddings to Applications 课程