Ta kontakt

Kursplan

Introduksjon til:

  • vektorer
  • AI-innbyggingsvektorer
  • populære AI-innbyggingsmodeller
  • semantisk søk
  • avstandsmål

Oversikt over vektorindeksieringsteknikker:

  • IVFFlat-indeks
  • HNSW-indeks

PgVector-utvidelse for PostgreSQL:

  • installasjon
  • lagring og spørring av høydimensjonale vektorer
  • avstandsmål
  • bruk av vektorindekser

PgAI-utvidelse for PostgreSQL:

  • installasjon
  • generering av innbygninger
  • implementering av henting-forsterket generering
  • avanserte utviklingsmønstre

Oversikt over Text-to-SQL-løsninger: LangChain-rammeverket

Kursresultat: Mot slutten av kurset vil elevene kunne:

  • designe og bygge deler av AI-drevne databaseapplikasjoner ved hjelp av PostgreSQL-utvidelser og -biblioteker.
  • få praktisk erfaring med teknikker for å integrere store språkmodeller (LLM) og vektorsøk i sanntidsystemer, slik at de kan utvikle applikasjoner som semantiske søkemotorer, AI-assistenter og databasergrensesnitt basert på naturlig språk.

Krav

grunnleggende SQL-kunnskap, grunnleggende erfaring med PostgreSQL, grunnleggende kunnskap om programmeringsspråkene Python eller JavaScript

Målgruppe: databasedevelopere, systemarkitekter

 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (2)

Kommende kurs

Relaterte kategorier