Mentionsy

Nieliniowy
20.02.2024 04:00

Kiedy wektorowe wyszukiwanie jest słusznym rozwiązaniem - Kacper Łukawski - Qdrant

Interesuje Cię podcastowanie ?
Poznaj moją książkę:  Jak zacząć podcast - Michał Dulemba


Z Kacprem Łukawskim z firmy Qdrant rozmawiamy m.in na temat:
- algorytmów ANN (aproximate nearest neighbour)
- przydatności wyszukiwania po embeddingach (wektorach)
- budowaniu systemów search w oparciu o różne silniki
- polskiej obecności w firmach zajmujących się LLMami
- przejściu z roli developera do roli dev advocate
- skalowaniu systemów opartych o wektor search w szczególności Qdrant
- promocji wiedzy na temat AI w Polsce
- roli prelegenta pokazującego zastosowanie określonej technologii
- o wykorzystywaniu rozwiązań prototypowych na produkcji
- ograniczenia w budowaniu systemów opartych o vector search

Przydatne linki:
AI Embassy
https://www.embassy.ai/

Qdrant - baza wektorowa
https://qdrant.tech/

Więcej na temat ANN:
https://towardsdatascience.com/comprehensive-guide-to-approximate-nearest-neighbors-algorithms-8b94f057d6b6

Algorytm HNSW
https://towardsdatascience.com/similarity-search-part-4-hierarchical-navigable-small-world-hnsw-2aad4fe87d37

Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn

Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS

Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532

Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba


Cześć, ja się nazywam Michał Dulemba, a Ty słuchasz i oglądasz Nieliniowego, podcast o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Partnerem podcastu Nieliniowego jest Grupa Żabka, która dzięki zaawansowanemu wykorzystaniu analizy danych i rozwoju sztucznej inteligencji przekształca codzienne zakupy w wygodniejsze i bardziej efektywne doświadczenie. Dziękuję za okazane nieliniowemu zaufanie. Jeśli chcesz być na bieżąco i oglądasz mnie na YouTube, kliknij subskrypcję i dzwoneczek. Na Sp...

Search in Episode Content

Enter a search term to find specific content in this episode's transcription