Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย Raza Habib เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Raza Habib หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Jeff Huber of Chroma: Building the open-source toolkit for AI Engineering

54:59
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 446639343 series 3586305
เนื้อหาจัดทำโดย Raza Habib เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Raza Habib หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This week on High Agency, Raza Habib is joined by Chroma founder Jeff Huber. They cover the evolution of vector databases in AI engineering, challenge common assumptions about RAG and share insights from Chroma's journey. Jeff shares insights from Chroma's development, including their focus on developer experience and observations about real-world usage patterns. They also get into whether or not we can expect a super AI any time soon and what is over and under hyped in the industry today.

00:00 - Introduction
02:30 - Why vector databases matter for AI
06:00 - Understanding embeddings and similarity search
12:00 - Chroma early days
15:45 - Problems with existing vector database solutions
19:30 - Workload patterns in AI applications
23:40 - Real-world use cases and search applications
27:15 - The problem with RAG terminology
31:45 - Dynamic retrieval and model interactions
35:30 - Email processing and instruction management
39:15 - Context windows vs vector databases
42:30 - Enterprise adoption and production systems
45:45 - The journey from GPT-3 to production AI
48:15 - Internal vs customer-facing applications
51:00 - Advice for AI engineers

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Humanloop is an Integrated Development Environment for Large Language Models. It enables product teams to develop LLM-based applications that are reliable and scalable. To find out more go to humanloop.com

  continue reading

20 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 446639343 series 3586305
เนื้อหาจัดทำโดย Raza Habib เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Raza Habib หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This week on High Agency, Raza Habib is joined by Chroma founder Jeff Huber. They cover the evolution of vector databases in AI engineering, challenge common assumptions about RAG and share insights from Chroma's journey. Jeff shares insights from Chroma's development, including their focus on developer experience and observations about real-world usage patterns. They also get into whether or not we can expect a super AI any time soon and what is over and under hyped in the industry today.

00:00 - Introduction
02:30 - Why vector databases matter for AI
06:00 - Understanding embeddings and similarity search
12:00 - Chroma early days
15:45 - Problems with existing vector database solutions
19:30 - Workload patterns in AI applications
23:40 - Real-world use cases and search applications
27:15 - The problem with RAG terminology
31:45 - Dynamic retrieval and model interactions
35:30 - Email processing and instruction management
39:15 - Context windows vs vector databases
42:30 - Enterprise adoption and production systems
45:45 - The journey from GPT-3 to production AI
48:15 - Internal vs customer-facing applications
51:00 - Advice for AI engineers

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Humanloop is an Integrated Development Environment for Large Language Models. It enables product teams to develop LLM-based applications that are reliable and scalable. To find out more go to humanloop.com

  continue reading

20 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน