课程链接: https://www.coursera.org/learn/learn-embeddings-and-vector-databases
近年来，人工智能的发展日新月异，尤其是在自然语言处理领域，Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，简称RAG）成为了研究热点。本次我为大家推荐一门极具实用性的Coursera课程——《Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Embeddings & Vector Databases》！这门课程深入讲解了如何利用Embedding技术和向量数据库，提升AI模型的检索和生成能力。
课程从基础出发，帮助学员理解Embedding的概念及其在AI中的关键作用。在实践部分，你将学习如何设置环境变量、创建高质量的向量Embedding，并使用Supabase等工具将其存储和管理于向量数据库中。这一过程不仅实用，还为后续的检索和问答应用打下坚实基础。
课程的第二部分内容更为高级，涵盖搜索策略、查询优化、对话式AI以及文本分块等技术，极大丰富了你的AI工具箱。不论你是AI工程师、数据科学家还是爱好者，都能在这门课程中找到提升技能的实用内容。
总的来说，这门课程结构清晰、内容实用，非常适合想深入理解和应用RAG技术的人士。强烈推荐你加入学习，开启你的AI技术新篇章！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/learn-embeddings-and-vector-databases