Návrh Školení
Úvod do následujících témat:
- vektory
- vektorové embeddingy v AI
- populární modely pro AI embeddingy
- sémantické vyhledávání
- měření vzdálenosti
Přehled technik vektorového indexování:
- IVFFlat index
- HNSW index
Rozšíření PgVector pro PostgreSQL:
- instalace
- ukládání a dotazování vysokorozměrných vektorů
- měření vzdálenosti
- využívání vektorových indexů
Výstupy kurzu: Na konci kurzu budou studenti rozumět populárním rozšířením PostgreSQL poháněným umělou inteligencí. Získají praktické zkušenosti s technikami pro integraci velkých jazykových modelů (LLM) a vektorového vyhledávání do reálných aplikací.
Požadavky
základní znalost SQL, základní zkušenosti s PostgreSQL
Prostředí pro laboratorní cvičení: DaDesktops spouštějící virtuální stroje s Linuxem (zajištěno společností NobleProg)
Cílová skupina: vývojáři databázových aplikací, systémoví architekti, analytici dat
Reference (2)
Strategie ladění.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Kurz - PostgreSQL Performance Tuning
Přeloženo strojem
Chování protokolování při přetížení instance a hierarchie/nomenklatura instancí, databází, souborů atd.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Kurz - PostgreSQL Advanced DBA
Přeloženo strojem