(Inggris) The Eclipse Project: Search for the Eclipses

Pencarian kata kunci tradisional sering gagal memahami makna sebenarnya di balik pertanyaan pengguna. Pencarian vektor menyelesaikan hal ini dengan merepresentasikan data sebagai embeddings berdimensi tinggi, memungkinkan sistem untuk memahami konteks, niat, dan kesamaan semantik. Kursus tertulis ini memandu Anda melalui konsep dasar pencarian vektor dan embedding. Anda akan belajar bagaimana mengubah teks dan data yang tidak terstruktur menjadi vektor numerik, menyimpannya dengan efisien, dan membangun sistem pencarian cerdas yang menyokong aplikasi AI modern. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Mengerti konsep dasar dari vektor embedding dan ruang dimensi tinggi. 2. Membuat teks embedding menggunakan model pembelajaran mesin standar industri. 3. Bandingkan metrik kesamaan vektor yang berbeda, termasuk kesamaan kosinus dan jarak Euclidean. 4. Konfigurasi database vektor untuk mengindeks, menyimpan, dan query data dimensi tinggi secara efisien. 5. Terapkan pencarian vektor pada arsitektur Retrieval-Augmented Generation (RAG) modern untuk asisten AI. 6. Merancang workflow pencarian semantik yang memberikan hasil yang sangat relevan dan sadar konteks. Kursus ini dimulai dengan definisi dasar dan intuisi matematika di balik embeddings sebelum berjalan Anda melalui strategi praktis indeksasi dan querying menggunakan database vektor modern. Anda akan menjelajahi kasus penggunaan dunia nyata, termasuk pencarian semantik dan pola pencarian untuk model bahasa besar. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, penggemar data, dan pemula AI yang ingin memahami teknologi pencarian modern. Tidak ada latar belakang sebelumnya dalam machine learning diperlukan, meskipun keakraban pemrograman dasar berguna. Mulai membaca hari ini untuk menguasai teknologi inti yang mendorong kecerdasan buatan modern dan pencarian semantik.