Практический курс по векторному поиску для Python-разработчиков. Вы пройдёте путь от первого эмбеддинга до production-системы с RAG, гибридным поиском и масштабированием. Каждая тема — это рабочая задача с пошаговым решением, примерами кода и разбором типичных ошибок. В конце курса вы создадите поисковик по документации или RAG-бота.
Доступен после всех тем (0 из 11)
Доступен после зачёта
Специализированная система хранения и поиска данных, оптимизированная для работы с высокоразмерными векторами. Позволяет искать объекты по семантическому сходству.
Пример
FAISS, Chroma, Qdrant, Weaviate, Pinecone — популярные векторные базы данных.Связанные термины
Состав курса, уровни, практика и способы проверки знаний.
Курс включает 11 тем и 130 вопросов с разбором ответа. Начать можно с первой темы курса.
Маршрут охватывает уровни Middle, Senior. Темы расположены от основы к более сложным инженерным задачам, поэтому можно начать с подходящего места и не пропускать важные зависимости.
После прохождения тем доступен зачёт по курсу «Векторные базы данных в Python» — 20 случайных вопросов с порогом 80%. После зачёта открывается экзамен с развёрнутыми ответами и автоматической оценкой, приближённый к техническому собеседованию.
Да, курс полностью бесплатный: все 11 тем доступны без оплаты.