- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: Kretz
Название: Семантическая индексация и поиск логов (2025)
Описание:
Практический курс, который показывает, как построить полноценную систему семантического поиска на реальных данных. Вместо теории — работающий стек: от логов до интерфейса поиска по смыслу.
Что делает курс особенным:
- работа с реальными логами, а не абстрактными данными
- полный пайплайн: ingestion → embeddings → поиск → UI
- интеграция современных инструментов в одну систему
- ориентация на production-подход
Что вы изучите:
- Эмбеддинги
Как формируются векторные представления и как их правильно использовать.
- Обработка логов
Структурирование данных и извлечение смысла.
- FastAPI
Создание API для обработки логов и генерации эмбеддингов в реальном времени.
- Qdrant
Работа с векторной БД: коллекции, точки, метаданные, косинусное сходство.
- Streamlit
Создание интерфейса для поиска по смыслу.
- DuckDB
Сравнение SQL-поиска и семантического поиска.
Практический стек:
- FastAPI — backend API
- Qdrant — векторная база данных
- Streamlit — пользовательский интерфейс
- DuckDB — аналитика и SQL
- Docker Compose — развёртывание
Что вы сделаете в курсе:
- построите пайплайн обработки логов
- реализуете семантический поиск
- создадите UI для работы с данными
- сравните разные подходы к поиску
- запакуете проект в Docker
Продвинутые темы:
- оптимизация эмбеддингов
- настройка порогов сходства
- ускорение поиска
- структурирование данных в векторной БД
- комбинация SQL + vector search
Что вы освоите:
- построение систем семантического поиска
- работу с векторными БД
- интеграцию AI в backend
- развёртывание полного AI-стека
Результат после курса:
- готовый проект семантического поиска
- понимание работы embeddings в реальных системах
- навык построения AI-пайплайнов
- возможность применять решения в production
Кому подойдёт:
- data-инженерам
- backend-разработчикам
- AI/ML-инженерам
- тем, кто работает с логами и аналитикой
Язык:английский
Подробнее:
Скачать:
Название: Семантическая индексация и поиск логов (2025)
Описание:
Практический курс, который показывает, как построить полноценную систему семантического поиска на реальных данных. Вместо теории — работающий стек: от логов до интерфейса поиска по смыслу.
Что делает курс особенным:
- работа с реальными логами, а не абстрактными данными
- полный пайплайн: ingestion → embeddings → поиск → UI
- интеграция современных инструментов в одну систему
- ориентация на production-подход
Что вы изучите:
- Эмбеддинги
Как формируются векторные представления и как их правильно использовать.
- Обработка логов
Структурирование данных и извлечение смысла.
- FastAPI
Создание API для обработки логов и генерации эмбеддингов в реальном времени.
- Qdrant
Работа с векторной БД: коллекции, точки, метаданные, косинусное сходство.
- Streamlit
Создание интерфейса для поиска по смыслу.
- DuckDB
Сравнение SQL-поиска и семантического поиска.
Практический стек:
- FastAPI — backend API
- Qdrant — векторная база данных
- Streamlit — пользовательский интерфейс
- DuckDB — аналитика и SQL
- Docker Compose — развёртывание
Что вы сделаете в курсе:
- построите пайплайн обработки логов
- реализуете семантический поиск
- создадите UI для работы с данными
- сравните разные подходы к поиску
- запакуете проект в Docker
Продвинутые темы:
- оптимизация эмбеддингов
- настройка порогов сходства
- ускорение поиска
- структурирование данных в векторной БД
- комбинация SQL + vector search
Что вы освоите:
- построение систем семантического поиска
- работу с векторными БД
- интеграцию AI в backend
- развёртывание полного AI-стека
Результат после курса:
- готовый проект семантического поиска
- понимание работы embeddings в реальных системах
- навык построения AI-пайплайнов
- возможность применять решения в production
Кому подойдёт:
- data-инженерам
- backend-разработчикам
- AI/ML-инженерам
- тем, кто работает с логами и аналитикой
Язык:английский
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.