ClickHouse สำหรับ AI: การสร้างแอปพลิเคชัน RAG ด้วย LLMs และ Streamlit

แอปพลิเคชัน AI ยุคใหม่ต้องการฐานข้อมูลที่สามารถจัดการข้อมูลเชิงวิเคราะห์จำนวนมหาศาลควบคู่ไปกับ vector embeddings คอร์สเรียนรูปแบบข้อความนี้จะนำคุณไปสู่การใช้ ClickHouse เป็นโครงสร้างหลักสำหรับ Retrieval-Augmented Generation (RAG) และโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM จากการอ่านและลงมือทำผ่านตัวอย่างการใช้งานจริง คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ทำงานได้สมบูรณ์ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าข้อมูล สร้างและจัดเก็บ embeddings สอบถามข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพภายใน ClickHouse และเชื่อมต่อทุกอย่างเข้ากับเว็บอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายด้วย Streamlit สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของ ClickHouse คำศัพท์หลัก และ engine ของตารางเบื้องต้น - ตั้งค่า ClickHouse สำหรับ vector search เพื่อจัดเก็บและค้นหา embeddings มิติสูง - เชื่อมต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อทำ Retrieval-Augmented Generation - สร้างเว็บอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยใช้ Streamlit - ออกแบบท่อส่งข้อมูล (data pipelines) ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเชื่อมโยงการค้นหาเชิงวิเคราะห์เข้ากับความสามารถของ AI - ฝึกฝนการปรับแต่งการค้นหาเพื่อความเร็วและความคุ้มค่า คอร์สนี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับฐานข้อมูลก่อนที่จะเจาะลึกกลไก vector search รูปแบบการเชื่อมต่อ LLM และการพัฒนาอินเทอร์เฟซ โดยถูกออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น นักวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ต้องการขยายทักษะไปสู่วิศวกรรม AI โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ ClickHouse มาก่อน เริ่มอ่านวันนี้และสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีฐานข้อมูลรองรับเป็นตัวแรกของคุณ