课程主页: https://www.coursera.org/learn/learn-embeddings-and-vector-databases
在当今快速发展的人工智能领域，掌握先进的技术和概念变得尤为重要。Coursera上的课程“The Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Embeddings & Vector Databases”正是一个能帮助我们深入理解嵌入和向量数据库的绝佳选择。
### 课程概述
本课程深入探索了创建、使用和管理嵌入在向量数据库中的意义，以及它们在生成增强检索（RAG）中的角色。课程的框架清晰，内容涵盖从基础到进阶的各个方面，让学习者轻松上手。
### 课程大纲
#### 基础模块：嵌入与向量数据库的基础
在这一模块中，学员们将学习如何设置环境变量、创建嵌入并将其存储到向量数据库中。这一部分将使您能够使用如Supabase等工具进行实际操作，基础扎实。
#### 高级模块：检索与AI应用
随着学习的深入，您将接触到搜索、查询、对话AI以及文本处理的分块技术。这些知识对于理解AI如何处理和检索信息至关重要。通过实战练习，您将能够将所学知识应用于现实世界中的AI项目。
#### 知识检验
课程还提供了知识检验环节，帮助学员巩固所学内容。这是一个极好的机会，可以确保您掌握了每一个关键点。
### 课程推荐
如果您是AI工程师、数据科学家或对人工智能感兴趣的开发者，这门课程对于提升您的能力是不可或缺的。通过课程的学习，不仅能了解嵌入和向量数据库的基本使用，还能掌握如何利用这些知识推动更多有趣的AI应用。
总之，Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Embeddings & Vector Databases是一门内容丰富、实践性强的课程，强烈推荐参与。无论您现在的基础如何，您都能在这门课程中收获颇丰。让我们一起踏上这条探索AI新世界的旅程吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/learn-embeddings-and-vector-databases