Vector Databases : A Practical Introduction
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Jun 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - The AI revolution is here, and at its core lies a game-changing technology that most developers haven't fully explored: vector databases. From powering semantic search to enabling large language models (LLMs) and generative AI, vector databases are reshaping how we build applications with unstructured data like text, images, and audio. But how do you go from curious to capable with this vital technology That's where this book comes in. In this hands-on guide, author Nitin Borwankar takes you through the 'why, what, and how' of vector databases, starting with the basic theory behind vector embeddings and progressing to building applications with real-world tools. You'll learn about Word2vec, how to convert open source SQL databases like SQLite3 and PostgreSQL into vector databases, and integrate them into retrieval-augmented generation (RAG) applications. Whether you're a Python developer, data engineer, or ML practitioner, this book gives you the foundation to leverage vector databases confidently in your AI projects. - Understand the connection between vector databases, embeddings, and LLMs - Learn practical approaches for transforming SQL databases into vector databases - Build RAG applications for both personal and enterprise use - Apply vector databases to solve real-world AI challenges - Learn how to use vector databases with LLMs to build applications.…
Codice articolo 9781098177591
- Titolo
- Vector Databases : A Practical Introduction
- Autore
- Nitin Borwankar
- Editore
- O'reilly Media Jun 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098177592
- ISBN 13
- 9781098177591
- Peso dell'articolo
- 470 grammi
- Dimensioni
- 231x176x16 mm
In this hands-on guide, author Nitin Borwankar takes you through the "why, what, and how" of vector databases, starting with the basic theory behind vector embeddings and progressing to building applications with real-world tools. You'll learn about Word2vec, how to convert open source SQL databases like SQLite3 and PostgreSQL into vector databases, and integrate them into retrieval-augmented generation (RAG) applications. Whether you're a Python developer, data engineer, or ML practitioner, this book gives you the foundation to leverage vector databases confidently in your AI projects.
- Understand the connection between vector databases, embeddings, and LLMs
- Learn practical approaches for transforming SQL databases into vector databases
- Build RAG applications for both personal and enterprise use
- Apply vector databases to solve real-world AI challenges
- Learn how to use vector databases with LLMs to build applications
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