DeepLearning.AI 关于检索优化的新课程：从分词到向量量化
Qdrant
·2024年10月6日
我们很高兴宣布在 DeepLearning.AI 平台上推出新课程：检索优化：从分词到向量量化。Qdrant 和 DeepLearning.AI 之间的此次合作旨在为开发人员和数据爱好者提供增强其应用程序中向量搜索能力所需的技能。
由 Qdrant 的 Kacper Łukawski 主讲，这个免费的一小时课程专为渴望深入了解检索优化世界的初学者设计。
此次合作为何重要
在 Qdrant，我们相信有效搜索能够改变用户体验的力量。与 DeepLearning.AI 合作使我们能够将我们尖端的向量搜索技术与他们的教育专业知识相结合，为学习者提供关于如何构建和优化检索增强生成（RAG）应用程序的全面理解。本课程是我们致力于为社区提供利用高级机器学习技术的实用技能的一部分。
你将学到什么
在本课程中，您将探索有助于增强您对检索优化的理解的关键概念。
- 了解大型语言模型和嵌入模型中分词的工作原理以及分词器如何影响搜索质量。
- 探索不同的分词技术，包括字节对编码（Byte-Pair Encoding）、WordPiece 和 Unigram 的训练和工作方式。
- 了解如何衡量检索质量以及如何通过调整 HNSW 参数和向量量化来优化搜索。
谁应该注册
本课程专为具备基本 Python 知识的人士量身定制。
无论您是刚刚开始机器学习之旅，还是希望提升现有技能，本课程都将提供宝贵的见解，助您提升能力。
一览
- 讲师：Kacper Łukawski，Qdrant 开发者倡导者
- 级别：初级
- 费用：免费
- 地点：在线
- 时长：1 小时
