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Bases de datos vectoriales con Pinecone, Weaviate y FAISS
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Este libro enseña bases de datos vectoriales desde el nivel principiante hasta el nivel de producción práctico en un lenguaje sencillo. Cubre incrustaciones, búsqueda de similitudes, indexación, Pinecone, Weaviate, FAISS y cómo construir sistemas de recuperación y backends RAG con ejemplos reales.
Nivel: intermediateIdioma: ES EspañolValoración: 0Reseñas: 0
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Book contents
01Chapter 1: Introduction to Vector Databases02Chapter 2: Embeddings, Similarity, and Distance Metrics03Chapter 3: Approximate Nearest Neighbor Search04Chapter 4: Data Modeling, Chunking, and Metadata05Chapter 5: Pinecone Fundamentals06Chapter 6: Weaviate Fundamentals07Chapter 7: FAISS Fundamentals08Chapter 8: Managed vs Self-Hosted Vector Systems09Chapter 9: Ingestion, Upserts, and Reindexing10Chapter 10: Hybrid Search, Filters, and Reranking11Chapter 11: Multitenancy, Namespaces, and Isolation12Chapter 12: Retrieval Evaluation and Search Quality13Chapter 13: Monitoring Latency, Recall, and Cost14Chapter 14: Security, Governance, and Backup Strategy15Chapter 15: Building RAG Services on Top of Vector Search16Chapter 16: Production Case Study and Next Steps17Appendix A: Commands and Workflow Cheat Sheet18Appendix B: Reference Architectures and Patterns19Appendix C: Common Mistakes and Fixes20Appendix D: Best Practices Summary
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