Artwork

Nội dung được cung cấp bởi Krish Palaniappan and Varun Palaniappan, Krish Palaniappan, and Varun Palaniappan. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Krish Palaniappan and Varun Palaniappan, Krish Palaniappan, and Varun Palaniappan hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

[Paid Course] Snowpal Education: (Weaviate) Open Source Vector Database

1:31
 
Chia sẻ
 

Manage episode 456056998 series 3530865
Nội dung được cung cấp bởi Krish Palaniappan and Varun Palaniappan, Krish Palaniappan, and Varun Palaniappan. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Krish Palaniappan and Varun Palaniappan, Krish Palaniappan, and Varun Palaniappan hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

In this conversation, Krish Palaniappan introduces Weaviate, an open-source vector database, and explores its functionalities compared to traditional databases. The discussion covers the setup and configuration of Weaviate, hands-on coding examples, and the importance of vectorization and embeddings in AI. The conversation also addresses debugging challenges faced during implementation and concludes with a recap of the key points discussed. Takeaways

  • Weaviate is an open-source vector database designed for AI applications.

  • Vector databases differ fundamentally from traditional databases in data retrieval methods.

  • Understanding vector embeddings is crucial for leveraging vector databases effectively.

  • Hands-on coding examples help illustrate the practical use of Weaviate.

  • Python is often preferred for AI-related programming due to its extensive support.

  • Debugging is an essential part of working with new technologies like Weaviate.

  • Vectorization optimizes database operations for modern CPU architectures.

  • Embedding models can encode various types of unstructured data.

  • The conversation emphasizes co-learning and exploration of new technologies.

  • Future discussions may delve deeper into the capabilities of vector databases.

Chapters

00:00 Introduction to Weaviate and Vector Databases

06:58 Understanding Vector Databases vs Traditional Databases

12:05 Exploring Weaviate: Setup and Configuration

20:32 Hands-On with Weaviate: Coding and Implementation

34:50 Deep Dive into Vectorization and Embeddings

42:15 Debugging and Troubleshooting Weaviate Code

01:20:40 Recap and Future Directions

Purchase course in one of 2 ways:

1. Go to https://getsnowpal.com, and purchase it on the Web

2. On your phone:

(i) If you are an iPhone user, go to http://ios.snowpal.com, and watch the course on the go.

(ii). If you are an Android user, go to http://android.snowpal.com.

  continue reading

198 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 456056998 series 3530865
Nội dung được cung cấp bởi Krish Palaniappan and Varun Palaniappan, Krish Palaniappan, and Varun Palaniappan. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Krish Palaniappan and Varun Palaniappan, Krish Palaniappan, and Varun Palaniappan hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

In this conversation, Krish Palaniappan introduces Weaviate, an open-source vector database, and explores its functionalities compared to traditional databases. The discussion covers the setup and configuration of Weaviate, hands-on coding examples, and the importance of vectorization and embeddings in AI. The conversation also addresses debugging challenges faced during implementation and concludes with a recap of the key points discussed. Takeaways

  • Weaviate is an open-source vector database designed for AI applications.

  • Vector databases differ fundamentally from traditional databases in data retrieval methods.

  • Understanding vector embeddings is crucial for leveraging vector databases effectively.

  • Hands-on coding examples help illustrate the practical use of Weaviate.

  • Python is often preferred for AI-related programming due to its extensive support.

  • Debugging is an essential part of working with new technologies like Weaviate.

  • Vectorization optimizes database operations for modern CPU architectures.

  • Embedding models can encode various types of unstructured data.

  • The conversation emphasizes co-learning and exploration of new technologies.

  • Future discussions may delve deeper into the capabilities of vector databases.

Chapters

00:00 Introduction to Weaviate and Vector Databases

06:58 Understanding Vector Databases vs Traditional Databases

12:05 Exploring Weaviate: Setup and Configuration

20:32 Hands-On with Weaviate: Coding and Implementation

34:50 Deep Dive into Vectorization and Embeddings

42:15 Debugging and Troubleshooting Weaviate Code

01:20:40 Recap and Future Directions

Purchase course in one of 2 ways:

1. Go to https://getsnowpal.com, and purchase it on the Web

2. On your phone:

(i) If you are an iPhone user, go to http://ios.snowpal.com, and watch the course on the go.

(ii). If you are an Android user, go to http://android.snowpal.com.

  continue reading

198 tập

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh

Nghe chương trình này trong khi bạn khám phá
Nghe