Dominio de las Bases de Datos Vectoriales para Soluciones de IA Escalables

Introducción

• ¿Qué son las bases de datos vectoriales?
• Bases de datos vectoriales frente a bases de datos tradicionales.
• Resumen de los vectores incrustados (embeddings).

Generación de vectores incrustados (embeddings)

• Técnicas para crear embeddings a partir de varios tipos de datos.
• Herramientas y bibliotecas para la generación de embeddings.
• Mejores prácticas para la calidad de los embeddings y la dimensionalidad.

Indexación y recuperación en bases de datos vectoriales

• Estrategias de indexación para bases de datos vectoriales.
• Creación y optimización de índices para mejorar el rendimiento.
• Algoritmos de búsqueda de similitud y sus aplicaciones.

Bases de datos vectoriales en el aprendizaje automático (ML)

• Integración de bases de datos vectoriales con modelos de ML.
• Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de ML.
• Casos de uso: sistemas de recomendación, recuperación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Estudios de caso: implementaciones exitosas de bases de datos vectoriales.

Escalabilidad y rendimiento

• Desafíos al escalar bases de datos vectoriales.
• Técnicas para bases de datos vectoriales distribuidas.
• Métricas de rendimiento y monitoreo.

Trabajo en proyectos y estudios de caso

• Proyecto práctico: Implementación de una solución de base de datos vectorial.
• Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia.
• Presentaciones grupales y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos