Bazy wektorowe — Pinecone, Weaviate i ChromaDB dla aplikacji AI
Szkolenie obejmuje praktyczne wykorzystanie trzech wiodących baz wektorowych — Pinecone, Weaviate i ChromaDB — w kontekście budowy aplikacji AI. Uczestnicy poznają fundamenty reprezentacji wektorowych, mechanizmy wyszukiwania podobieństwa oraz wzorce integracji z modelami językowymi w architekturze RAG. Program koncentruje się na wyborze odpowiedniego rozwiązania i wdrożeniu produkcyjnym.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
Bazy wektorowe stały się fundamentalnym komponentem nowoczesnych aplikacji AI — od systemów wyszukiwania semantycznego, przez chatboty oparte na RAG, po silniki rekomendacji. Wybór odpowiedniej technologii i jej prawidłowe wdrożenie bezpośrednio wpływa na jakość odpowiedzi modeli językowych oraz wydajność całego systemu. To szkolenie daje uczestnikom praktyczne kompetencje potrzebne do świadomego projektowania i budowy rozwiązań opartych na bazach wektorowych.
Program obejmuje trzy wiodące platformy — Pinecone jako zarządzaną usługę chmurową, Weaviate jako dojrzałe rozwiązanie open-source oraz ChromaDB jako lekką bazę idealną do prototypowania. Uczestnicy nie tylko poznają API i architekturę każdego narzędzia, ale przede wszystkim uczą się kryteriów wyboru rozwiązania na podstawie wymagań projektu — skali danych, budżetu, wymagań dotyczących latencji i modelu wdrożenia.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla inżynierów ML, programistów backend i architektów AI, którzy chcą wyjść poza proste prototypy i budować produkcyjne systemy RAG z odpowiednio dobraną i zoptymalizowaną bazą wektorową.
Co wyróżnia nasze podejście?
EITT oferuje ponad 2500 szkoleń prowadzonych przez ponad 500 ekspertów, a nasze programy z zakresu AI i data engineering bazują na doświadczeniach z rzeczywistych wdrożeń produkcyjnych. Szkolenie z baz wektorowych zostało opracowane przez praktyków, którzy na co dzień projektują i utrzymują systemy wyszukiwania semantycznego obsługujące miliony zapytań.
W ciągu 2 intensywnych dni uczestnicy przechodzą od fundamentów teoretycznych — embeddingów i metryk podobieństwa — do budowy kompletnych pipeline RAG z produkcyjnymi wzorcami monitoringu i optymalizacji. Każdy moduł zawiera ćwiczenia praktyczne, w których uczestnicy pracują z realnymi zbiorami danych i porównują zachowanie poszczególnych baz wektorowych.
Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twojego stosu technologicznego i skali wdrożenia.
Korzyści
- Fundamentów reprezentacji wektorowych i mechanizmów wyszukiwania podobieństwa
- Praktyczna umiejętność pracy z Pinecone, Weaviate i ChromaDB
- Projektowanie i implementacja architektury RAG z bazą wektorową
- Świadomy wybór technologii bazy wektorowej na podstawie wymagań projektu
- Wdrożenie produkcyjne z uwzględnieniem wydajności, kosztów i bezpieczeństwa
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym
- Podstawowa wiedza o uczeniu maszynowym i modelach językowych
- Doświadczenie z bazami danych SQL lub NoSQL
- Znajomość podstaw pracy z API REST
Program szkolenia
Fundamenty reprezentacji wektorowych
- Embeddingi i modele wektoryzacji tekstu
- Metryki podobieństwa — cosine, euclidean, dot product
- Indeksy wektorowe — HNSW, IVF, PQ
- Porównanie baz wektorowych na rynku
- Kryteria wyboru rozwiązania dla projektu
Pinecone — zarządzana baza wektorowa
- Architektura Pinecone i model serverless
- Tworzenie indeksów i zarządzanie namespace
- Operacje upsert, query i filtrowanie metadanych
- Skalowanie i optymalizacja kosztów
- Integracja z LangChain i LlamaIndex
Weaviate — rozwiązanie open-source
- Architektura Weaviate i model danych schema-based
- Wbudowane moduły wektoryzacji
- Wyszukiwanie hybrydowe — wektorowe i keyword
- GraphQL API i filtrowanie zaawansowane
- Deployment z Docker i Kubernetes
ChromaDB — lekka baza wektorowa
- ChromaDB jako embedded database dla prototypów
- Kolekcje, dokumenty i zarządzanie metadanymi
- Integracja z frameworkami AI
- Migracja z ChromaDB do rozwiązań produkcyjnych
Wzorce integracji RAG
- Architektura Retrieval-Augmented Generation
- Chunking i strategie podziału dokumentów
- Budowa pipeline indeksowania i wyszukiwania
- Ewaluacja jakości retrievera
- Zaawansowane wzorce — re-ranking, hybrid search, multi-query
Wdrożenie produkcyjne i optymalizacja
- Monitoring wydajności baz wektorowych
- Strategie aktualizacji indeksów
- Bezpieczeństwo i kontrola dostępu
- Optymalizacja kosztów i latencji
- Testy obciążeniowe i benchmarking
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Dla kogo jest szkolenie Bazy wektorowe — Pinecone, Weaviate i ChromaDB dla aplikacji AI?
Szkolenie jest skierowane do profesjonalistów, którzy chcą rozwinąć kompetencje w zakresie bazy wektorowe — pinecone, weaviate i chromadb dla aplikacji ai. Wymagany poziom: intermediate.
Ile trwa szkolenie Bazy wektorowe — Pinecone, Weaviate i ChromaDB dla aplikacji AI?
Szkolenie trwa 2. Realizowane w formie online lub stacjonarnej.
Czy otrzymam certyfikat po szkoleniu?
Tak — każdy uczestnik otrzymuje certyfikat ukończenia szkolenia potwierdzający zdobyte kompetencje. EITT posiada akredytację ISO 9001.
Czy szkolenie można zrealizować dla zamkniętej grupy?
Tak — oferujemy szkolenia zamknięte dedykowane dla firm. Program dostosowujemy do potrzeb Twojego zespołu. Skontaktuj się z nami po indywidualną wycenę.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.