Bazy wektorowe (Pinecone/Weaviate/ChromaDB)

Oba istniejące szkolenia wprowadzają do budowy aplikacji AI z bazą wektorową — od podstaw reprezentacji wektorowej po pierwszą integrację z modelem językowym. To szkolenie zakłada, że baza wektorowa już działa w prototypie, i koncentruje się wyłącznie na operowaniu nią w produkcji: doborze indeksów, skalowaniu, kosztach i systematycznym benchmarkingu — to warsztat dla zespołów po etapie proof-of-concept, nie wprowadzenie do tematu.

Tak, szkolenie zakłada podstawową znajomość działania baz wektorowych i najlepiej sprawdza się dla zespołów, które mają już prototyp lub wczesną wersję produkcyjną aplikacji RAG czy wyszukiwania semantycznego i napotykają realne problemy skali, kosztów lub jakości wyników.

HNSW zwykle daje wyższą trafność (recall) przy niższej latencji, kosztem większego zużycia pamięci — dobry wybór przy umiarkowanej skali i wymaganiach czasu rzeczywistego. IVF, zwłaszcza z kompresją wektorów, skaluje się lepiej przy bardzo dużych wolumenach kosztem nieco niższej trafności. Szkolenie pokazuje, jak zmierzyć ten kompromis na własnych danych, zamiast wybierać na podstawie domyślnych ustawień.

Pinecone jako rozwiązanie w pełni zarządzane rozlicza się zwykle per zapytanie i storage, co upraszcza operacje kosztem elastyczności. Weaviate i ChromaDB, jako open source, dają kontrolę nad infrastrukturą i potencjalnie niższy koszt przy dużej skali, ale wymagają własnego zespołu DevOps. Szkolenie prowadzi przez kalkulację całkowitego kosztu posiadania (TCO) dla każdej opcji.