Schița de curs
Introducere în: vectori, încorporări vectoriale AI, modele populare de încorporare AI, căutare semantică, măsuri de distanță
Prezentare generală a tehnicilor de indexare vectorială: index IVFFlat, index HNSW
Extensia PgVector pentru PostgreSQL: instalare, stocarea și interogarea vectorilor de dimensiuni mari, măsuri de distanță, utilizarea indecșilor vectoriali
Extensia PgAI pentru PostgreSQL: instalare, generarea de încorporări, implementarea Generării Augmentate de Recuperare, modele avansate de dezvoltare
Prezentare generală a soluțiilor Text-to-SQL: cadrul LangChain
Rezultatul cursului: La sfârșitul cursului, studenții vor putea proiecta și construi elemente ale aplicațiilor de baze de date alimentate de AI folosind extensii și biblioteci PostgreSQL. Vor dobândi experiență practică cu tehnici de integrare a modelelor lingvistice mari (LLMs) și a căutării vectoriale în sisteme din lumea reală, permițându-le să dezvolte aplicații precum motoare de căutare semantică, asistenți AI și interfețe de bază de date în limbaj natural.
Cerințe
cunoștințe de bază de SQL, experiență de bază cu PostgreSQL, cunoștințe de bază ale limbajelor de programare Python sau JavaScript
Public țintă: dezvoltatori de baze de date, arhitecți de sisteme
Mărturii (2)
teme avansate practice și discuții, cum ar fi TimescaleDB și Hypertable, cunoștințele instrctorului despre subiect :)
Shivam - Paessler LLC
Curs - PostgreSQL Fundamentals
Tradus de catre o masina
Paciența și stilul de învățare al lui Michał au fost plăcute.
Luiza
Curs - PostgreSQL for Administrators - 2 Days
Tradus de catre o masina