Cosa sono i vector database, perché sono fondamentali per l'AI, come funzionano embeddings e semantic search, cos'è il RAG, e come iniziare a sperimentare in locale con progetti open source come ⁨@Weaviate⁩ .

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00:00 Intro

02:31 Embeddings e ricerca semantica

07:39 Cosa sono i vector database

11:23 Creare una semantic search da zero

13:06 RAG, come unire LLM e vector db

16:41 Alcuni esempi di vector db disponibili

19:59 Come fare un setup locale con Weviate

22:05 Conclusioni e saluti

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