Návrh Školení
Úvod do:
- vectors
- AI vector embeddings
- popular AI embedding models
- semantic search
- distance measures
Přehled technik pro vektorové indexování:
- IVFFlat index
- HNSW index
Rozšíření PgVector pro PostgreSQL:
- instalace
- uchovávání a dotazování na vysokorozměrné vektory
- vzdálenostní měření
- používání vektorových indexů
Rozšíření PgAI pro PostgreSQL:
- instalace
- generování vložení
- implementace Retrieval-Augmented Generation
- pokročilé vzory vývoje
Přehled řešení Text-to-SQL: framework LangChain
Výsledky kurzu: Na konci kurzu budou studenti schopni:
- navrhovat a budovat prvky aplikací podporovaných umělou inteligencí pomocí rozšíření PostgreSQL.
- nabýt praktické zkušenosti s technikami integrace velkých jazykových modelů (LLM) a vektorového vyhledávání do reálných systémů, což jim umožní vytvářet aplikace jako semantické vyhledávače, AI asistenty nebo rozhraní pro databáze přirozeným jazykem.
Požadavky
základní znalost SQL, základní zkušenost s PostgreSQL, základní znalost jazyků Python nebo JavaScript
Cílová skupina: vývojáři databází, systémoví architekti
Reference (2)
Poskytnuté příklady a laboratoře
Christophe OSTER - EU Lisa
Kurz - PostgreSQL Advanced DBA
Přeloženo strojem
1. Velmi dobře strukturovaný školení 2. Teplá atmosféra, kterou vytvořil vedenec školení, spolu s jeho vynikající osobní profesionálností 3. Že vedenec školení všechno vysvětloval tak, jako by mluvil k úplnému začátečníkovi, aniž by používal technické terminologie.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Kurz - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Přeloženo strojem