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: framework-ul LangChain
Rezultatul cursului: La finalul 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 de limbaj de mari dimensiuni (LLMs) și a căutării vectoriale 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
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
1. Un program de instruire foarte bine structurat 2. Atmosfera caldă pe care instrucționarul o-a creat, împreună cu profesionalismul său personal remarcabil 3. Faptul că instrucționarul a explicat totul ca și cum vorbea cu un începător complet, fără a recurge la terminologie tehnică.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Curs - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Tradus de catre o masina