Schița de curs
Introducere în:
- vectori
- încorporări de vectori 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 încorporărilor
- implementarea Generării Augmentate prin Recuperare
- modele avansate de dezvoltare
Prezentare generală a soluțiilor Text-to-SQL: cadrul LangChain
Rezultatul cursului: La sfârșitul cursului, studenții vor fi capabili să:
- proiecteze și construiască elemente ale aplicațiilor de baze de date alimentate de AI folosind extensii și biblioteci PostgreSQL.
- dobândească experiență practică cu tehnici de integrare a modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLMs) și căutare vectorială 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 despre SQL, experiență de bază cu PostgreSQL, cunoștințe de bază despre limbajele de programare Python sau JavaScript
Public țintă: dezvoltatori de baze de date, arhitecți de sisteme
Mărturii (2)
CTE și indecși. Este posibil să fie mai probabil să folosești partiționarea, explicați analiza și vacuum în activitatea zilnică
Lorenzo Antonelli - Innova S.P.A
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