向量資料庫基礎知識 [2026 版]

精通 Pinecone、Chroma 和 pgvector，適用於 RAG 應用 | LangChain 整合、混合搜尋、生產部署

從這 8.5 小時的課程，你會學到

使用 Chroma、Pinecone 和 pgvector，並結合 2026 年 4 月發布的 API，建立可用於生產環境的 RAG 應用
精通 pgvector — 企業正在採用的用於向量搜尋的 PostgreSQL 擴展
實現混合搜索，將 BM25 關鍵字與向量相似度相結合，以提高準確率
應用高階分塊策略，將業餘 RAG 與生產級檢索區分開來
調整 HNSW 索引參數，以針對您的用例最佳化速度、準確率和記憶體使用
使用現代 LCEL 模式建立完整的 LangChain 管道— 不使用已棄用的程式碼
利用真實成本數據和實用的決策框架，做出明智的資料庫決策
理解嵌入背後的數學原理，以及相似度指標如何捕捉語意

要求

程式設計基礎
對資料科學、人工智慧或相關領域的濃厚興趣將有助於您更好地學習。

課程說明

在人工智慧驅動的應用時代，向量資料庫是所有 RAG 管線、語意搜尋系統和智慧應用的基礎。

這門全面的課程將帶您從基礎知識入手，最終實現生產部署，重點介紹 2026 年最重要的三個資料庫：Pinecone、Chroma 和 pgvector。

2026 年 4 月全面更新

所有程式碼均相容於當前 API。採用 LangChain LCEL 模式。無已棄用的導入。

您將學到：

向量資料庫基礎：了解向量資料庫的工作原理，為什麼它們在人工智慧應用中優於傳統資料庫，以及嵌入和相似性搜尋背後的數學原理。

精通三大主流資料庫：

Chroma – 非常適合原型設計和本地開發
Pinecone – 可自動擴充的託管雲端解決方案
pgvector – 用於生產環境部署的 PostgreSQL 擴充（新增 – 7 節課）

進階分塊策略（新增）：了解分塊為何對您的 RAG 管線至關重要。透過實作操作，掌握固定分塊、遞歸分塊和語意分塊。

混合搜尋（新增）：結合 BM25 關鍵字搜尋和向量相似度，顯著提升檢索準確度。

LangChain 整合：使用現代 LCEL 模式建立完整的 RAG 流水線——告別已棄用的鏈。

生產部署（新增）：索引調優（HNSW 參數）、擴展策略和實際成本分析－專注於實際基礎設施費用，而非市場定價。

決策架構（新增）：9 個具體場景及清晰建議。精準選擇適合您用例的資料庫。

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為什麼選擇這門課？

超過 8 小時的課程內容－長度幾乎是原課程的兩倍，並包含大量全新內容。
零錯誤代碼－所有範例均使用 2026 年 4 月的 API（LangChain、Pinecone v3、pgvector）進行測試。
注重實際應用—涵蓋教程中忽略的生產成本、擴展決策和基礎設施權衡。
實踐專案－建立可運行的 RAG 管道、語義搜尋系統和混合檢索解決方案。

誰適合著參加這門課 ?

建構 RAG 應用程式和 AI 搜尋的開發人員
為現有系統添加語意搜尋功能的資料科學家
評估 Pinecone、Chroma 和 pgvector 在生產環境中應用的工程師
任何使用 LangChain 建置且需要可靠向量儲存的用戶

先決條件：

Python 程式設計基礎
熟悉 API
無需機器學習背景—數學原理以直觀的方式講解

將您對向量資料庫的理解從教程等級提升到生產就緒等級。

立即報名。

目標受眾

資料科學家與分析師
開發人員和工程師
人工智慧愛好者和研究人員
資料管理初學者

講師簡介

Paulo Dichone | 軟體工程師, AWS Cloud 從業者 & 講師 Android、Flutter、AWS、最暢銷講師

嗨，我是 Paulo。

我熱衷於教授 Android、Java 和 Flutter 開發。我在全球 175 個國家教過超過 20 萬名學生。

我在行動應用程式開發（Android 和 iOS）、Web 開發和 AWS 雲端方面擁有豐富的經驗。

我的目標是讓你成為優秀的開發人員和 AWS 雲端實踐者，無論你的經驗如何。此外，我喜歡與成長中的家人共度時光、彈吉他曼陀林以及在空閒時間旅行。

我期待幫助你成為最好的開發人員和 AWS 雲端從業者。

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對於 AWS 雲端課程：

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發展的未來：AI工程

我熱衷於幫助學生探索人工智慧和軟體開發的交叉點。在我即將推出的 AI 課程中，我將向你展示如何將AI解決方案整合到行動應用程式和雲端系統中，使你成為具有AI能力的尖端開發人員。

我期待歡迎你參加我的課程，並成為你成為最好的開發人員、雲端從業者和人工智慧工程師的旅程的一部分。

裡面見嗎？

字幕：英文

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