• TopKursy - РЕДКИЕ Удаленные КУРСЫ!

    Эксклюзивные материалы, недоступные на других источниках.

    Откройте доступ к уникальным знаниям прямо сейчас!

    Подробнее

Скачать Eng Семантическая индексация и поиск логов - Kretz (2025)

bart

bart

PRO
Сообщения
52.242
Реакции
28.422

Семантическая индексация и поиск логов​

Автор: Andreas Kretz

1777916191436.png


Практический курс, который показывает, как построить полноценную систему семантического поиска на реальных данных. Вместо теории — работающий стек: от логов до интерфейса поиска по смыслу.

Что делает курс особенным:
  • работа с реальными логами, а не абстрактными данными
  • полный пайплайн: ingestion → embeddings → поиск → UI
  • интеграция современных инструментов в одну систему
  • ориентация на production-подход

Что вы изучите:

  • Эмбеддинги
    Как формируются векторные представления и как их правильно использовать.
  • Обработка логов
    Структурирование данных и извлечение смысла.
  • FastAPI
    Создание API для обработки логов и генерации эмбеддингов в реальном времени.
  • Qdrant
    Работа с векторной БД: коллекции, точки, метаданные, косинусное сходство.
  • Streamlit
    Создание интерфейса для поиска по смыслу.
  • DuckDB
    Сравнение SQL-поиска и семантического поиска.

Практический стек:
  • FastAPI — backend API
  • Qdrant — векторная база данных
  • Streamlit — пользовательский интерфейс
  • DuckDB — аналитика и SQL
  • Docker Compose — развёртывание

Что вы сделаете в курсе:
  • построите пайплайн обработки логов
  • реализуете семантический поиск
  • создадите UI для работы с данными
  • сравните разные подходы к поиску
  • запакуете проект в Docker

Продвинутые темы:
  • оптимизация эмбеддингов
  • настройка порогов сходства
  • ускорение поиска
  • структурирование данных в векторной БД
  • комбинация SQL + vector search

Что вы освоите:
  • построение систем семантического поиска
  • работу с векторными БД
  • интеграцию AI в backend
  • развёртывание полного AI-стека

Результат после курса:
  • готовый проект семантического поиска
  • понимание работы embeddings в реальных системах
  • навык построения AI-пайплайнов
  • возможность применять решения в production

Кому подойдёт:
  • data-инженерам
  • backend-разработчикам
  • AI/ML-инженерам
  • тем, кто работает с логами и аналитикой

Язык: английский


Продажник:

Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO

Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
 
Сверху Снизу