Зачем нужны векторные базы
Понимание задач retrieval и семантического поиска, где поиска по ключевым словам недостаточно для определения смысловой близости.
AI-инженерия · Retrieval · Семантический поиск
Vector Databases Fundamentals to Production
Практический курс про векторные БД в 2026: как строить надёжный retrieval-слой, выбирать индекс, работать с embedding-данными и запускать AI-системы на практике.
- 4,5рейтинг
- 16 343студента
- 17 секцийструктура курса
4,5 ★Автор: Paulo Dichone
Как проверить курс
Сначала оцените уровень подачи, затем сравните с вашей задачей
На Udemy доступен бесплатный обзорный контент. Он помогает понять подачу, глубину и пригодность формата под ваш технический уровень.
Полный объём: 8 часов 17 минут, 84 лекции в 17 секциях — удобно проходить порциями.
Чему вы научитесь
От базового понимания embedding до построения production-подхода
Embedding-модели и пространство векторов
Как преобразовывать текст и данные в векторное представление и сравнивать их по смысловой близости.
Индексы и оптимизация поиска
Разбор индексов, компромиссов точности и скорости, а также практических стратегий масштабирования.
RAG-сценарии
Построение поиска в AI-пайплайнах: как связать retrieval с генерацией и улучшить качество ответов.
Полный маршрут курса
Посмотреть программу на Udemy
Программа выстроена как инженерный путь от теории к продакшену
Сначала вы закрываете фундаментальные концепции (вектора, расстояния, индексы), затем смотрите практику пайплайнов и заканчиваете стратегией внедрения в реальные AI-продукты.
- 01
Векторные пространства и основы семантического поиска
- 02
Генерация эмбеддингов и управление ими
- 03
Chroma: локальное векторное хранилище
- 04
Pinecone: управляемая векторная база данных
- 05
pgvector: векторный поиск в PostgreSQL
- 06
Метаданные и фильтрация результатов
- 07
BM25 и гибридный поиск
- 08
ANN-индексы и HNSW
- 09
Стратегии разбиения документов на фрагменты
- 10
RAG: путь от запроса к релевантному контексту
- 11
LangChain LCEL и интеграция с LLM-пайплайнами
- 12
Оценка качества, точности и задержки поиска
- 13
Развёртывание и масштабирование векторного поиска
- 14
Стоимость решений и выбор базы под задачу
Если курс на английском
Боишься английского, но хочешь расти в AI?
С техническими курсами проще: важна логика и практика. Достаточно повторять ключевые термины, смотреть по 20–30 минут и сразу пробовать примеры на практике.
Как проходить курсы на английскомНа практике прогресс идёт быстрее, когда есть проектная цель, а не гонка за количеством просмотренных лекций.
Если курс вам подходитRusUdemy поможет быстро с покупкой и доступом
Пришлите ссылку на этот курс — мы проверим цену, поможем выбрать момент покупки и оформим доступ на вашем аккаунте Udemy.
01
Курс в Вашем аккаунте
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
02
Без предоплаты
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
03
Покупка за 10 минут
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
04
Живой человек, не бот
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Часто отвечаем в течение нескольких минут в рабочие часы.
Частые вопросы