ClickHouse para sa AI: Pagbuo ng mga RAG Application gamit ang mga LLM at Streamlit

Nangangailangan ang mga modernong AI application ng mga database na kayang humawak ng napakaming analytical data kasama ang mga vector embedding. Ang kursong ito na nakabatay sa teksto ay gagabay sa iyo sa paggamit ng ClickHouse bilang pundasyon para sa Retrieval-Augmented Generation (RAG) at mga solusyong pinapagana ng LLM. Sa pamamagitan ng pagbabasa at paggawa sa mga praktikal na halimbawa, bubuo ka ng isang ganap na gumaganang AI application. Matututunan mo kung paano mag-ingest ng data, gumawa at mag-imbak ng mga embedding, mag-query ng mga ito nang mahusay sa loob ng ClickHouse, at ikonekta ang lahat sa isang user-friendly na Streamlit web interface. Ang matututunan mo: - Unawain ang ClickHouse architecture, pangunahing terminolohiya, at mga pangunahing table engine. - I-configure ang ClickHouse para sa vector search upang mag-imbak at mag-retrieve ng mga high-dimensional na embedding. - I-integrate ang malalaking language model upang magsagawa ng Retrieval-Augmented Generation. - Bumuo ng mga interaktibo at data-driven na web interface gamit ang Streamlit. - Magdisenyo ng mahusay na data pipelines na nag-uugnay ng mga analytical query sa mga kakayahan ng AI. - Magsanay sa pag-optimize ng mga search query para sa bilis at pagtitipid sa gastos. Nagsisimula ang kurso sa mga pangunahing konsepto ng database bago lumalim sa mga mekanismo ng vector search, mga pattern ng integrasyon ng LLM, at pagbuo ng interface. Dinisenyo ito para sa mga baguhan, data analyst, at software engineer na gustong palawakin ang kanilang mga kasanayan sa AI engineering, at walang kinakailangang nakaraang karanasan sa ClickHouse. Simulang magbasa ngayon at buuin ang iyong unang AI application na nakatutok sa database.