Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Mechanizmy wyszukiwania w przestrzeni wektorowej (cosine similarity, dot product)
Poznaj techniki porównywania wektorów embeddingów, takie jak cosine similarity i dot product, oraz ich zastosowanie w analizie danych i AI.
27 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Integracja LangChain z Qdrant
Dowiedz się, jak zintegrować LangChain z bazą wektorową Qdrant i zbudować prosty system RAG wspierany przez wyszukiwanie semantyczne.
26 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Operacje zapisu i odczytu na bazie wektorowej
Dowiedz się, jak efektywnie zapisywać i odczytywać dane wektorowe w Qdrant, korzystając z przykładów kodu, filtrów i scenariuszy użycia.
25 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wektorowa baza danych (Qdrant)
Poznaj Qdrant – nowoczesną bazę danych do przechowywania embeddingów i realizowania wyszukiwania semantycznego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
24 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Generowanie embeddingów za pomocą różnych modeli
Porównanie modeli do generowania embeddingów: Sentence-BERT, OpenAI, Cohere. Analiza jakości, szybkości i integracji z bazami wektorowymi.
23 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Czym są i jak działają embeddingi?
Dowiedz się, czym są embeddingi, jak przekształcają tekst na wektory i gdzie znajdują zastosowanie w analizie danych i sztucznej inteligencji.
22 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Embedding
Poznaj embeddingi w NLP – czym są, jak powstają, jakie mają zastosowania i ograniczenia. Praktyczne techniki, modele i przyszłość embeddingów.
21 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wektorowa reprezentacja dokumentów
Poznaj techniki wektorowej reprezentacji dokumentów oraz ich zastosowanie w semantycznym wyszukiwaniu i systemach RAG.
20 lutego 2026
