Курс на Stepik
Обложка курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком» на Stepik
Бесплатно

Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Локальный поиск по восьми сказкам: от точной подстроки и понятных векторов до ChromaDB, фильтров и объединения двух выдач. На Python, без внешней модели и API-ключей.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Учеников на курсе 26
Сертификаты, выданные на курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Количество уроков 14
Тесты в курсе «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Количество квизов 42
Обновления курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Куда катится вектор? Векторный поиск в ChromaDB с Колобком»Последнее обновление — ———

Чему вы научитесь

Вы помните событие из сказки, но забыли её название. В этом курсе вы создадите небольшого «Сказочного помощника»: программа принимает русское описание в терминале и возвращает название, пересказ и объяснимые оценки поиска.

Путь состоит из 14 последовательных уроков. Сначала вы увидите ограничение точного вхождения строки, затем разберёте вектор как список чисел и три способа сравнения: L2, cosine и скалярное произведение. После первой коллекции ChromaDB появится отдельный поиск по точным словам с IDF-весами. Вы сравните две выдачи, зададите фильтр метаданных, объедините ранги через RRF и сохраните индекс между запусками.

Каждый урок содержит связное объяснение, две предметные схемы, практический опыт и вопросы. Полный ZIP в начале урока хранит рабочее итоговое состояние для сверки и восстановления; самостоятельная работа продолжает предыдущую версию. Команды и неправильные входы проверены на реально распакованных пакетах.

Обязательный путь работает локально на CPU. Используется фиксированный набор из восьми авторских пересказов и простая детерминированная функция из 36 признаков. Это учебная модель с явно разобранными ограничениями, а не обещание понимать любой русский текст. Внешняя языковая модель, облачная база, платный API и создание веб-интерфейса в обязательный проект не входят.

О курсе

Локальный поиск по восьми сказкам: от точной подстроки и понятных векторов до ChromaDB, фильтров и объединения двух выдач. На Python, без внешней модели и API-ключей.

Для кого этот курс

Начинающие Python-разработчики, которые хотят понять устройство векторного и лексического поиска на небольшом воспроизводимом проекте. Предварительное знание ML и линейной алгебры не требуется.

Начальные требования

Базовый Python: переменные, списки, словари, функции и запуск скрипта. Python 3.12–3.13 (полный прогон — 3.13.3); Windows PowerShell либо терминал Linux/macOS. Математика векторов и ChromaDB объясняются в курсе. Интернет нужен для установки пакетов; поиск затем работает локально.

Преподаватели курса

Нагрузка

14 уроков; самостоятельный темп

Расскажите о курсе друзьям