Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в:

  • вектори
  • векторни представяния за AI
  • популярни модели за векторни представяния
  • семантично търсене
  • мерки за разстояние

Обзор на техники за векторно индексиране:

  • IVFFlat индекс
  • HNSW индекс

PgVector разширение за PostgreSQL:

  • инсталиране
  • съхранение и заявки към високоразмерни вектори
  • мерки за разстояние
  • използване на векторни индекси

PgAI разширение за PostgreSQL:

  • инсталиране
  • генериране на векторни представяния
  • реализиране на Генериране, подпомогнато от извличане (RAG)
  • усъвършенствани модели за разработка

Обзор на решения за Text-to-SQL: LangChain рамка

Резултат от курса: До края на курса участниците ще могат да:

  • проектират и изграждат елементи на AI-базирани приложения за бази данни, използвайки разширения и библиотеки за PostgreSQL.
  • придобият практически опит с техники за интегриране на големи езикови модели (LLM) и векторно търсене в реални системи, което им позволява да разработват приложения като семантични търсачки, AI асистенти и интерфейси за бази данни на естествен език.

Изисквания

базови познания по SQL, базов опит с PostgreSQL, базови познания по езиците за програмиране Python или JavaScript

Аудитория: разработчици на бази данни, системни архитекти

 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории