Vector Databases and the Future of AI-powered Search - Sam Partee

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 25 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 15

  • @JesusNoland
    @JesusNoland ปีที่แล้ว +3

    Great speaking skills by Sam. Vector databases are going to partner with LLMs beautifully.

  • @greendsnow
    @greendsnow ปีที่แล้ว +1

    Good but, how does it compare against the other vector DBs?

  • @David-hl1wo
    @David-hl1wo ปีที่แล้ว +2

    I can't find the blog

    • @ozne_2358
      @ozne_2358 ปีที่แล้ว +1

      @5:00, bottom of the slide

  • @aayushsmarten
    @aayushsmarten ปีที่แล้ว

    Can we search through the documents "which targets specific information"? Suppose, I want to search for the articles which talk about "young males in their 20s". Now, that doesn't necessarily look for that phrase because it is unlikely that it will be the case. Then how would I search like that? Should I pass metadata? How to pass additional information that can be used to filter the documents for the retrival?

  • @ArunPunnath
    @ArunPunnath ปีที่แล้ว

    Is there a possibility if we can get the presentation deck?

  • @helpmathbit3481
    @helpmathbit3481 ปีที่แล้ว

    Vector addition is high level term?

  • @ShaunRoot
    @ShaunRoot ปีที่แล้ว +9

    Come on people, his jokes weren't that bad.

    • @SamPartee
      @SamPartee 3 หลายเดือนก่อน

      yea they were

  • @PauloNascimento49
    @PauloNascimento49 ปีที่แล้ว +3

    Great explanation

  • @johncult6948
    @johncult6948 11 หลายเดือนก่อน

    SingleStore DB has hybrid search capabilities.

    • @SamPartee
      @SamPartee 3 หลายเดือนก่อน

      sickkkkk

  • @BeTheFeatureNotTheBug
    @BeTheFeatureNotTheBug ปีที่แล้ว

    1 minus cosine similarity? Why?

    • @SamPartee
      @SamPartee 3 หลายเดือนก่อน

      You're calculating the distance between the vectors. when normalized, 1-distance = how similiar the vectors are.

  • @datasciencetoday7127
    @datasciencetoday7127 ปีที่แล้ว

    ai datab bases