O Vector Similarity Search no Cassandra permite criar aplicações com IA de maneira escalável e resiliente. Mas como funciona? Quais casos de uso?
Neste webinar falamos da importância do considerar vetores e embeddings nas suas aplicações, como implementamos isso no Cassandra e diversos casos de uso que são resolvidos pelo Vector Search.
00:00 InÃcio
04:41 InÃcio do Conteúdo
05:45 Cassandra e IA/ML
06:13 Como a Apple usa o Cassandra
08:10 Cassandra e IA em tempo-real no Uber
09:22 Cassandra 4
12:14 Vetores
16:12 Vetorização e Normalização
16:57 Ascensão dos vetores, FAISS, GPT, LangChain
18:30 RAG - Retrieval Augmented Generation
19:50 Vector Search no Cassandra
22:36 ANN vs KNN
23:55 Por que não usar um vector store dedicado?
25:45 Modelo de dados
28:53 Busca por vetores similares
29:38 Casos de uso no ecommerce e geolocalização
32:05 Ampliação dos LLMs
34:06 Criando agentes de IA Generativa
Descubra como: - O Vector Search pode revolucionar workloads de IA e o gerenciamento de grandes volumes de dados.
- Aplicações do mundo real que usam busca por similaridade de vetores na recuperação de imagens baseada em conteúdo, sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.
- Frameworks como LangChain aceleram o desenvolvimento de aplicações com IA Generativa.
- A integração da pesquisa de similaridade vetorial ao Cassandra permite uma recuperação de dados mais rápida e relevante, aumentando o desempenho de aplicativos orientados a dados.
- A pesquisa de similaridade de vetores no Cassandra pode resolver desafios de gerenciamento de dados, aumentar a eficiência e maximizar o ROI da sua organização.
Não perca esta oportunidade de aprender como o Vector Similarity Search de ponta no Cassandra pode resolver os desafios de gerenciamento de dados de sua organização, aumentar a eficiência e impulsionar seus negócios e apps.
