Schița de curs
Introducere în:
- vectori
- embedding-uri de vectori AI
- modele populare de embedding AI
- căutare semantică
- măsuri de distanță
Prezentarea tehnicilor de indexare a vectorilor:
- index IVFFlat
- index HNSW
Extensia PgVector pentru PostgreSQL:
- instalare
- stocarea și interogarea vectorilor de mare dimensiune
- măsuri de distanță
- utilizarea indexurilor de vectori
Rezultatele cursului: Până la finalul cursului, studenții vor înțelege extensiile populare pentru PostgreSQL susținute de AI. Vor dobândi experiență practică cu tehnici de integrare a modelelor de limbaj mari (LLM) și a căutării pe vectori în aplicații din lumea reală.
Cerințe
cunoștințe de bază despre SQL, experiență de bază cu PostgreSQL
Mediul de laborator: DaDesktops cu mașini virtuale Linux (furnizat de NobleProg)
Public-țintă: dezvoltatori de aplicații de baze de date, arhitecți de sistem, analiști de date
Mărturii (3)
cunoștințe de performanță
Adrian Ionut Chelaru - Banca Transilvania Cluj
Curs - PostgreSQL Advanced - Performance Management
Tradus de catre o masina
Indexarea tabelelor și re-performarea și tuning-ul interogărilor pentru a le îmbunătăți
Roberto Esposito
Curs - PostgreSQL AI for Developers
Tradus de catre o masina
Un prim contact bun cu o tehnologie de baze de date nouă
Cont Florian - Banca Transilvania Cluj
Curs - PostgreSQL Server Administration
Tradus de catre o masina