long-term-memory-in-ai

普林斯顿课程讲义,系统学向量检索与向量数据库

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 学习教育 🍴 复刻 34 👀 关注 28
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 324
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 课程讲义免费公开

项目预览

long-term-memory-in-ai 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类学习教育
开发团队edoliberty
定价模式🏷️完全免费
价格说明课程讲义免费公开
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TeX
技术栈/模型algorithm,class,course,databases,princeton,search,vector
GitHub 星标★ 324
上线时间2023-01-22 00:00:00
代码更新2026-10-04
仓库体积46.9 MB
本站数据更新2026-10-24
维护状态较活跃
收录时间2026-10-24
浏览次数0

项目介绍

这是普林斯顿大学2023年秋季COS 597A课程《Long Term Memory in AI - Vector Search and Databases》的课堂讲义与笔记,以TeX排版整理。项目聚焦AI长期记忆背后的向量检索与向量数据库技术,内容覆盖向量表示、相似度计算、近似最近邻搜索(如HNSW、IVF等索引结构)、向量数据库的存储与查询设计,以及检索增强生成等应用场景。它解决的问题是:市面上向量检索资料零散、偏工程博客,缺少系统化、学术视角的课程材料,而本项目把一门研究生课程的知识脉络完整沉淀为可编译的讲义。核心能力是提供结构化学习路径与理论推导,适合作为学习向量搜索与数据库的入门或复习材料,也可供教师参考课程组织方式。项目本身是文档型仓库,不含可运行代码或工具库。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-24 · 当前星标 ★ 324

技术标签

核心亮点

  • 出自普林斯顿研究生课程,知识体系完整、学术视角严谨
  • 以TeX源码组织,便于编译成PDF、二次修改和长期维护
  • 覆盖向量索引、近似最近邻与数据库设计,理论与工程结合

不足之处

  • 纯讲义仓库,无可运行代码或示例工程,动手实践需另找资料
  • 课程为2023年秋季,部分工具与前沿进展可能未覆盖
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 系统学习向量检索与向量数据库原理
  • 高校教师参考课程大纲与讲义组织方式
  • 准备相关方向面试或论文调研时快速梳理知识框架

替代项目

awesome-vector-search、vectordb-recipes、pgvector

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