Model Data in Weaviate is an intermediate, project-based course for developers and data professionals who want to unlock the full potential of vector search. In modern AI applications, search speed and relevance are everything, and they both begin with a powerful data model. This course teaches you the principles of designing a sophisticated, high-performance schema, moving beyond flat data structures to build a connected graph of information.
Model Data in Weaviate
Model Data in Weaviate
Ce cours fait partie de Spécialisation "Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment"
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Design, implement, and evaluate a Weaviate vector schema to model complex data relationships and optimize query performance.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Query Languages
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Prompt Engineering
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
mars 2026
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment"
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Il y a 2 modules dans ce cours
Good performance starts with good design. In this module, you will learn why a well-planned data model is the backbone of any scalable vector application. You'll go from foundational principles to hands-on implementation, creating a complete, multi-class schema with relational links in Weaviate.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
A schema isn't complete until you've proven its worth. In this final module, you will learn the professional skill of quantitative evaluation. You will benchmark your schema's query latency and analyze the results to justify why a relational model is superior for complex queries.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
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