Embeddings e Vector Search para IA Generativa - O que são, como gerar e usar

Embeddings, ou vetores, são parte fundamental das aplicações de inteligência artificial generativa.

Neste vídeo, veremos qual o seu objetivo, como gerá-los do modo difícil e do modo fácil e, no final, como usarmos um banco de dados com suporte ao Vector Search para encontrar similaridades.

Teste o DataStax Astra para Vector Search: https://bit.ly/41jSOS5

Ranking dos modelos para embedding no Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/mteb/le...

Notebook: https://github.com/smatioli/astra-lan...

Linkedin:   / samuelmatioli  

0:00 Início
0:15 O que são embeddings
0:55 Vector Search
1:24 Tokens e Tokenização
2:45 Modelos para embedding no HuggingFace
4:05 Iniciando a geração do embedding
5:10 Retorno do modelo de embeddings
5:28 Pooling
6:10 Finalizando o embedding com a normalização
6:35 Embeddings no modo fácil com Sentence Transformers
7:34 Armazenando vetores no Cassandra
7:55 Library Python CassIO
8:13 Armazenando os vetores
9:05 Modelo de dados para vetores no Cassandra
9:40 Carregando os vetores
10:25 Buscando conteúdos por similidade
12:00 Conclusão


#IAGenerativa #Cassandra #VectorSearch #Embedding #Python