Intrati in legatura

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 fi capabili să proiecteze și să construiască elemente ale aplicațiilor de baze de date alimentate de inteligență artificială folosind extensii și biblioteci PostgreSQL. Vor dobândi experiență practică cu tehnici de integrare a modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLMs) și căutare vectorială în sisteme reale, 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

Publicul țintă: dezvoltatori de baze de date, arhitecți de sisteme

 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite