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Vector Search for Practitioners with Elastic: A toolkit for building NLP solutions for search, observability, and security using vector search
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Next-Gen Vector Databases: Hands-On Techniques for High-Dimensional Search, Multimodal Retrieval, and AI-Powered Applications.
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Practical Vector Databases: Design, Store, and Search High-Dimensional Data for Machine Learning and RAG Applications
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AGENTIC AI WITH RAG 2.0: Practical Architectures for Knowledge-Augmented Reasoning and Generation Using Modular Pipelines with LangChain, Vector Search, and LLMs for Scalable Autonomous AI Systems
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PgVector in Action: Build AI-Ready Database for Semantic Search, RAG, and Hybrid Retrieval Using PostgreSQL, LangChain, and Modern AI Frameworks
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VECTOR DATABASE ENGINEERING AND AI RETRIEVAL SYSTEMS: Building Scalable, High-Performance Vector Search Engines for LLMs, RAG, and Semantic Application
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Mastering Chroma: Vector Databases for Semantic Search, LLM Memory, and Real-Time Retrieval
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Next-Gen Vector Databases: Hands-On Techniques for High-Dimensional Search, Multimodal Retrieval, and AI-Powered Applications.
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Pgvector and Qdrant in Action: Building Hybrid Vector Search Systems for AI and RAG Applications
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ELASTICSEARCH 9: BBQ VECTOR SEARCH AND AI-POWERED SEMANTIC RETRIEVAL: BUILD PRODUCTION SYSTEMS WITH BETTER BINARY QUANTIZATION, ES|QL JOINS, AND HYBRID SEARCH FOR RAG APPLICATIONS
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AGENTIC AI WITH RAG 2.0: Practical Architectures for Knowledge-Augmented Reasoning and Generation Using Modular Pipelines with LangChain, Vector Search, and LLMs for Scalable Autonomous AI Systems
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Pgvector and Qdrant in Action: Building Hybrid Vector Search Systems for AI and RAG Applications
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THE COMPLETE LANGCHAIN PLAYBOOK: Your Complete Hands-On Journey from Beginner to Pro - Master LangChain for Building AI Agents, RAG Systems, Vector Search, and LLM-Powered Applications
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PgVector in Action: Build AI-Ready Database for Semantic Search, RAG, and Hybrid Retrieval Using PostgreSQL, LangChain, and Modern AI Frameworks
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Mastering Chroma: Vector Databases for Semantic Search, LLM Memory, and Real-Time Retrieval
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Vector-Driven Agents: Building Applied Vector Databases and Similarity Search Pipelines for Memory-Driven AI Agents
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MILVUS: PRODUCTION VECTOR DATABASE FOR AI-POWERED SEARCH: Configure clustering, optimize indexes, and scale semantic search with GPU acceleration and hybrid retrieval
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Mastering pgvector on Aurora PostgreSQL: Production-Scale Vector Search, Hybrid Ranking, and RAG for AI and LLMs
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VECTOR DATABASE FUNDAMENTALS FOR DEVELOPERS: Core concepts to integrate vector search into software solutions
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Vector-Driven Agents: Building Applied Vector Databases and Similarity Search Pipelines for Memory-Driven AI Agents
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Mastering pgvector on Aurora PostgreSQL: Production-Scale Vector Search, Hybrid Ranking, and RAG for AI and LLMs
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LLM Deployment for Developers: A Practical Guide to RAG, Vector Search, Quantization, APIs, and Modern Techniques for Real-World AI Integration
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Embedding-Based Retrieval in Action: Real-World AI Applications with Semantic Search and RAG 2.0 for RAG Workflows, and Vector Databases
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Vector Databases for Developers: Hands-On Implementation of Embedding-Based Search Engines and LLM Retrieval with Python and FastAPI
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Vector Databases and Retrieval-Augmented Generation(RAG): How to Build Semantic Search and RAG Pipelines for Real-World AI Applications
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Search For The Higgs Boson In The Vector Boson Fusion Channel At The Atlas Detector
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