Plan Szkolenia
Wprowadzenie do:
- wektorów
- wektorów osadzeń AI
- popularnych modeli osadzeń AI
- wyszukiwania semantycznego
- miar odległości
Przegląd technik indeksowania wektorów:
- indeks IVFFlat
- indeks HNSW
Rozszerzenie PgVector dla PostgreSQL:
- instalacja
- przechowywanie i zapytania dotyczące wektorów wielowymiarowych
- miary odległości
- używanie indeksów wektorowych
Rozszerzenie PgAI dla PostgreSQL:
- instalacja
- generowanie osadzeń
- implementacja Retrieval-Augmented Generation
- zaawansowane wzorce rozwoju
Przegląd rozwiązań Text-to-SQL: framework LangChain
Efekt kursu: Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:
- projektować i budować elementy aplikacji bazodanowych wykorzystujących sztuczną inteligencję przy użyciu rozszerzeń i bibliotek PostgreSQL.
- zdobyć praktyczne doświadczenie w technikach integracji dużych modeli językowych (LLM) i wyszukiwania wektorowego w rzeczywistych systemach, umożliwiając im rozwijanie aplikacji takich jak wyszukiwarki semantyczne, asystenci AI oraz interfejsy bazodanowe w języku naturalnym.
Wymagania
podstawowa znajomość SQL, podstawowe doświadczenie z PostgreSQL, podstawowa znajomość języków programowania Python lub JavaScript
Grupa docelowa: programiści baz danych, architekci systemów
Opinie uczestników (3)
Strategie dostrajania.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Szkolenie - PostgreSQL Performance Tuning
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Omówienie istotnych różnic między niektórymi komendami obecnymi w PostgreSQL oraz cech charakterystycznych tych baz danych (np. klarowne i obrazowe wytłumaczenie różnic między Vacuum i Vacuum Full).
Maciej Golonka - CENTRUM INFORMATYKI RESORTU FINANSOW
Szkolenie - PostgreSQL Server Administration
Zachowanie logowania, gdy instancja jest obciążona, oraz hierarchia/nomenklatura instancji, baz danych, plików itp.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Szkolenie - PostgreSQL Advanced DBA
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję