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
Отзиви от участници (2)
Предоставените примери и лабораторни
Christophe OSTER - EU Lisa
Курс - PostgreSQL Advanced DBA
Машинен превод
1. Изключително структурирана програма за обучение 2. Топлата атмосфера, която инструкторът създаде, както и неговото отлично личностно професионализъм 3. Че инструкторът обясняваше всичко, сякаш говореше на напълно новачък, без да използва технически термини.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Курс - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Машинен превод