ClickHouse для ИИ: создание RAG-приложений с LLM и Streamlit

Современные приложения ИИ требуют баз данных, которые могут обрабатывать огромные объемы аналитических данных наряду с векторными вставками. Этот текстовый курс поможет вам использовать ClickHouse в качестве основы для решения Retrieval-Augmented Generation (RAG) и LLM. Прочитав и проработав практические примеры, вы построите полностью функциональное приложение ИИ. Вы узнаете, как вводить данные, создавать и хранить вставки, эффективно запрашивать их в ClickHouse и подключать все к удобному веб-интерфейсу Streamlit. Что вы узнаете: - Понимание архитектуры ClickHouse, основной терминологии и основных табличных движков. - Настройка ClickHouse для векторного поиска для хранения и поиска высокомерных вложений. - Интеграция больших языковых моделей для выполнения поиска-дополненного поколения. - Создание интерактивных, основанных на данных веб-интерфейсов с использованием Streamlit. - Проектирование эффективных конвейеров данных, которые соединяют аналитические запросы с возможностями искусственного интеллекта. - Практика оптимизации поисковых запросов для скорости и экономической эффективности. Курс начинается с фундаментальных концепций базы данных перед погружением в механику векторного поиска, модели интеграции LLM и разработку интерфейса. Он предназначен для начинающих, аналитиков данных и инженеров программного обеспечения, которые хотят расширить свои навыки в области ИИ, без предварительного опыта работы с ClickHouse. Начните читать сегодня и создайте свое первое приложение ИИ на базе базы данных.