Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 46,366
- 4,764
- #1
Голосов: 0
Автор: Andreas Kretz
Название: Семантическая индексация и поиск логов (2025)

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:
Что вы изучите:
Практический стек:
Что вы сделаете в курсе:
Продвинутые темы:
Что вы освоите:
Результат после курса:
Кому подойдёт:
Язык: английский
Подробнее:
Скачать:
Название: Семантическая индексация и поиск логов (2025)

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
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.