Embedding与向量数据库应用课程
培训对象：
AI应用开发工程师；数据工程师；机器学习工程师；以及希望构建基于向量检索的智能应用的技术人员。
培训目标：
使学员全面理解Embedding（嵌入）技术的原理与应用，掌握从文本、图像到多模态数据的向量化方法。精通向量数据库的核心概念、索引技术（HNSW、IVF、PQ）与相似度搜索算法。具备使用主流向量数据库（Milvus、Qdrant、Chroma）构建图像搜索、文本检索、推荐系统等智能应用的能力。
培训内容介绍：
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Embedding技术概述：讲解Embedding的定义与核心思想，理解如何将非结构化数据（文本、图像、音视频）映射到向量空间。对比分析传统表示学习与深度Embedding的差异。
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文本Embedding方法：学习Word2Vec、GloVe、FastText等词向量模型的原理与使用。掌握Sentence-BERT、OpenAI Embeddings等句向量/文档向量的生成方法。
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图像Embedding方法：讲解使用CNN（ResNet、EfficientNet）提取图像特征向量的方法。学习CLIP等多模态模型生成图文统一向量的原理与应用。
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向量数据库概述：分析传统数据库在处理向量数据时的局限性。讲解向量数据库的定义、核心优势（高性能相似度搜索、高可扩展性、多数据类型支持）及应用场景（图像搜索、文本检索、推荐系统、异常检测）。
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主流向量数据库介绍：对比分析Milvus、Weaviate、Pinecone、Qdrant、Chroma、FAISS的特点、适用场景与选型考量。
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向量索引技术深度解析：深入讲解向量索引的类型（基于树的索引、基于图的索引、基于哈希的索引、基于量化的索引）。重点学习HNSW（分层可导航小世界）、IVF（倒排文件索引）、PQ（乘积量化）的算法原理与优缺点。
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相似度搜索与度量方法：学习相似度度量方法：欧氏距离、余弦相似度、点积、Jaccard相似度。掌握精确搜索与近似最近邻搜索（ANN）的差异与应用场景。
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Milvus向量数据库实战：学习Milvus的安装部署（单机/集群）、集合（Collection）与分区（Partition）的设计、索引构建与参数配置。掌握使用PyMilvus进行数据插入、删除、查询与相似度搜索。
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Qdrant/Chroma应用实战：学习Qdrant/Chroma的部署与使用，掌握基于Docker的快速搭建方法。实现向量数据的增删改查与过滤查询。
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RAG系统中的向量检索：深入讲解RAG（检索增强生成）的技术架构，理解向量数据库在大模型知识库中的核心作用。实战构建基于向量数据库的本地知识库问答系统。
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图像搜索系统实战：从零搭建一个以图搜图系统，包括图像特征提取（预训练CNN/CLIP）、向量索引构建、相似度检索与结果排序。实现完整的图像搜索应用。
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向量数据库性能调优与最佳实践：学习向量数据库的性能优化策略（数据分区、缓存、查询优化）。掌握监控与报警配置、数据安全与访问控制。了解向量数据库的未来趋势（多模态支持、自动化索引构建、云原生）。
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