О чём урок
Примечание: Для корректной работы этого notebook требуются лимиты скорости платного уровня. (см. цены для получения дополнительной информации). Gemini API предоставляет доступ к семейству генеративных AI моделей для создания контента и решения задач. Эти модели разработаны и обучены для обработки как текстовых, так и графических данных в качестве входных. Qdrant — это поисковая система для поиска векторного сходства с открытым исходным кодом, разработанная для эффективного и масштабируемого семантического поиска. Она предлагает простой, но мощный API для хранения и поиска многомерных векторов, поддерживает фильтрацию по метаданным (payloads) и легко интегрируется в производственные системы. Qdrant может быть развернут самостоятельно или доступен через управляемый облачный сервис, что обеспечивает быструю настройку и делает его идеальным для широкого спектра AI приложений, основанных на семантическом понимании и извлечении информации. В этом notebook вы узнаете, как выполнять поиск сходства по данным с веб-сайта с помощью Gemini API и Qdrant. Есть классный пример Gemini? Не стесняйтесь
План урока
- Обзор
- Этот notebook был предоставлен Анандом Роем.
- Настройка
- Установка
- Настройте ваш API key
- Создание векторного индекса фильмов
- 1. Загрузка набора данных из Kaggle
- 2. Проверка структуры набора данных
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.