К содержимому

learnspaceYOUR NEXT CHAPTER

ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ

Главная Каталог курсов Моё обучение Coursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera

Интеграция

Пространство университета

Моё пространствоСтраница курса

↵

ЯЛичный кабинетСтудент

© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь

Gen AI Dev- Design and Implement Vector Store Solutions · LearnSpace

Назад в каталог

courseraАнализ данных

Gen AI Dev- Design and Implement Vector Store Solutions

Курс от Amazon Web Services

Продвинутый≈ 2.5 чАмериканский английский

О курсе Навыки Программа Преподаватели

О курсе

In this module, you will learn how to do the following:Design and implement vector store solutions.

Навыки, которые вы освоите

Data Pipelines Data Maintenance Retrieval-Augmented Generation Amazon DynamoDB Generative Model Architectures Enterprise Architecture Natural Language Processing Prompt Engineering Metadata Management Amazon S3 Amazon Web Services Artificial Intelligence Taxonomy Generative AI Software Development Data Store Machine Learning AI Integrations Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Cloud Computing

Программа курса

6 модулей · 126 учебных материалов

01Introduction2 материалов

Module Introduction

IntroductionЧтение Key topicsЧтение

02Vector Database Architectures17 материалов

Vector Embeddings and Retrieval for Foundation Models

IntroductionЧтение Understanding vector embeddingsЧтение

Учитесь у экспертов

AWS Instructor

Преподаватель курса

В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 2.5 ч

6 модулей

Язык: Американский английский

Часть программы вашего университета

Vector distance metricsЧтение

Database architecture comparisonЧтение

Foundation model augmentationЧтение

AWS vector database servicesЧтение

Vector Storage Architectures for Foundation Models

IntroductionЧтение Vector database solutions on AWSЧтение Amazon Bedrock Knowledge BasesЧтение Vector storage options for Bedrock Knowledge BasesЧтение Knowledge organization strategiesЧтение Hierarchical knowledge organizationЧтение Topic-based segmentationЧтение Combining organizational approachesЧтение Storage architectures for knowledge organizationЧтение Implementation considerationsЧтение Architectural patternsЧтение

03Data Maintenance Systems for Vector Stores32 материалов

Foundations of Vector Store Maintenance

IntroductionЧтение Understanding data freshness in vector storesЧтение Core components and architecture patternsЧтение Core components of maintenance architectureЧтение Maintenance architecture patternsЧтение Evaluation metrics for maintenance systemsЧтение Real-world maintenance challengesЧтение

Data Synchronization and Refresh Strategies

IntroductionЧтение Delta-based update strategiesЧтение Vector store synchronization strategiesЧтение Real-time synchronization implementationЧтение Automated workflow orchestrationЧтение Scheduled refresh pipeline designЧтение

High-Performance Vector Database Architecture

IntroductionЧтение Vector database fundamentalsЧтение Vector representation and performance trade-offsЧтение Core concepts for semantic search operationsЧтение Advanced sharding strategiesЧтение Domain-based and size-based sharding approachesЧтение

04Comprehensive Metadata Frameworks for S3 Objects29 материалов

Document Metadata Management

IntroductionЧтение Document timestamp implementationЧтение Timestamp types and formatsЧтение Comparing created and modified timestampsЧтение ISO-8601 formatting and standardsЧтение Custom attribute developmentЧтение Authorship metadata schemaЧтение Creator, contributor, and editor rolesЧтение Tagging systems for domain classificationЧтение Designing effective tag structuresЧтение Comparing hierarchical and flat tag structuresЧтение Best practices for metadata implementationЧтение Automated metadata generationЧтение Metadata governance and quality assuranceЧтение

Amazon S3 Metadata Fundamentals

IntroductionЧтение Amazon S3 metadata typesЧтение System-defined metadata overviewЧтение User-defined metadata with x-amz-meta prefixЧтение Custom key-value metadata for foundation modelsЧтение Optimizing foundation models with strategic metadataЧтение

05Integration Components with AWS Services41 материалов

Integration Architecture Design

IntroductionЧтение Building production-ready AI solutionsЧтение Understanding the data landscapeЧтение Data source evaluationЧтение Integration assessment frameworkЧтение Choosing integration patternsЧтение Comparing event-driven and scheduled integrationsЧтение Comparing push and pull modelsЧтение Selecting AWS servicesЧтение Key services for integrationЧтение Service architecture patternsЧтение Real-world implementationЧтение Implementation overviewЧтение The resultsЧтение Ensuring production readinessЧтение Integration testing and validationЧтение Operational excellence frameworkЧтение

Enterprise Content Integration for Generative AI

IntroductionЧтение Document management system integrationЧтение Storage and search architectureЧтение Amazon S3 document storage implementationЧтение Amazon Kendra for indexing and queryingЧтение Connector configurationЧтение

Embedding Models for Enterprise Integration

IntroductionЧтение Amazon Titan Embeddings guideЧтение Model capabilities and comparisonЧтение Enterprise implementation strategiesЧтение Governance and lifecycle managementЧтение

06Conclusion5 материалов

Course Summary

Graded AssessmentЗадание Recap and next stepsЧтение ResourcesЧтение SurveyЧтение

Contact Us

We want to hear from youЧтение

Real-world synchronization challengesЧтение

Cross-shard optimization and query routingЧтение

Multi-index design for specialized domainsЧтение

Domain segmentation and customized indexingЧтение

Vector dimension optimization for domain-specific dataЧтение

Hierarchical indexing techniquesЧтение

HNSW and multi-level retrieval pipelinesЧтение

Coarse-to-fine search and semantic filtering layersЧтение

Performance optimization at scaleЧтение

Benchmarking, resource tuning, and monitoringЧтение

Scaling strategies for high-volume vector operationsЧтение

Real-world implementation exampleЧтение

Amazon S3 Vectors performance optimizationЧтение

Metadata for contextual enrichmentЧтение

Confirming alignment between storage structure and AI retrievalЧтение

Metadata framework design patternsЧтение

Hierarchical classification systemsЧтение

Standardized attribute schemasЧтение

Best practices for metadata implementationЧтение

Naming conventions and standardsЧтение

Metadata validation and quality assuranceЧтение

Amazon S3 metadata capabilities for vector applicationsЧтение

Platform integrationЧтение

Data extraction techniquesЧтение

Knowledge base and wiki IntegrationЧтение

Secure API connectivityЧтение

API Gateway security implementationЧтение

Access management with IAM and Amazon CognitoЧтение

Query execution and transformationЧтение

Synchronization patternsЧтение

Comparing real-time and batch synchronizationЧтение

Event-driven architecture implementationЧтение

Real-world implementationЧтение

Implementation overviewЧтение

The resultsЧтение