Plan Szkolenia
Wprowadzenie do:
- wektorów
- osadzeń wektorowych AI
- popularnych modeli osadzeń AI
- wyszukiwania semantycznego
- miar odległości
Przegląd technik indeksowania wektorowego:
- 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 potrafili:
- projektować i budować elementy aplikacji bazodanowych zasilanych AI, korzystając z 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 i interfejsy bazodanowe w języku naturalnym.
Wymagania
podstawowa znajomość SQL, podstawowe doświadczenie z PostgreSQL, podstawowa znajomość języków programowania Python lub JavaScript
Odbiorcy: programiści baz danych, architekci systemów
Opinie uczestników (3)
- styl i sposób kontaktu prowadzącego z Nami
Kamil Gabrek - Santander Consumer Bank S.A.
Szkolenie - PostgreSQL Administration and Development
Podane przykłady i laboratoria
Christophe OSTER - EU Lisa
Szkolenie - PostgreSQL Advanced DBA
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wiedza i sposób prowadzenia szkolenia przez prowadzącego, odpowiadanie na wszystkie pytania i podejście do uczestników.