Podczas tej sesji zgłębimy dynamiczną relację między dużymi modelami językowymi (LLM) a bazami danych wektorowych. LLM, takie jak GPT, mają zdolność generowania tekstu zbliżonego do ludzkiego oraz inteligentnego odpowiadania na pytania. Ale jak te modele rozumieją i utrzymują kontekst? Kluczem jest wektoryzacja. Tekst przekształcany jest w wysokowymiarowe reprezentacje matematyczne — wektory — które oddają semantyczne znaczenie wykraczające poza pojedyncze słowa.
Te wektory umożliwiają LLM-om efektywne przechowywanie, porównywanie i wyszukiwanie informacji. Dzięki wykorzystaniu baz danych wektorowych, takich jak QDrant, możemy przeprowadzać szybkie wyszukiwania podobieństw, co pozwala systemom AI na odnajdywanie najbardziej trafnych informacji, nawet gdy nie są one idealnym dopasowaniem do zadanego wejścia. Ta zdolność jest kluczowa dla zadań takich jak wyszukiwanie kontekstowe, systemy rekomendacyjne i zrozumienie języka naturalnego.
Zademonstruję, jak przekształcać tekst w wektory, przechowywać je w bazie danych oraz w czasie rzeczywistym wyszukiwać istotne informacje.