DeepLearning.AI 关于检索优化的新课程：从分词到向量量化

我们很高兴宣布 DeepLearning.AI 平台推出一门新课程：检索优化：从分词到向量量化。Qdrant 与 DeepLearning.AI 的此次合作旨在提升开发者和数据爱好者的技能，帮助他们在应用中增强向量搜索能力。

本免费、一小时课程由 Qdrant 的 Kacper Łukawski 主讲，专为渴望深入了解检索优化世界的初学者设计。

为什么这次合作意义重大

在 Qdrant，我们坚信高效搜索能够改变用户体验。与 DeepLearning.AI 合作使我们能够将尖端的向量搜索技术与其教育专长相结合，为学习者提供关于如何构建和优化检索增强生成（RAG）应用的全面理解。本课程是我们致力于为社区提供利用先进机器学习技术的实用技能承诺的一部分。

您将学到什么

在本课程中，您将探索能够增强您对检索优化理解的关键概念

• 了解分词在大型语言模型和嵌入模型中如何工作，以及分词器如何影响搜索质量。
• 探索不同分词技术（包括字节对编码、WordPiece 和 Unigram）的训练方式和工作原理。
• 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。

谁应该报名

本课程适合具备基本 Python 知识的任何人。

无论您是刚刚开始机器学习之旅，还是希望提升现有技能，本课程都将为您提供宝贵的见解，助您提升能力。

概览

• 讲师: Kacper Łukawski, Qdrant 开发者布道师
• 级别: 初级
• 费用: 免费
• 地点: 在线
• 时长: 1 小时

如何报名

通过 DeepLearning.AI 网站报名.