Schulungsübersicht
Einführung in: Vektoren, KI-Vektoreinbettungen, populäre KI-Einbettungsmodelle, semantische Suche, Distanzmaße
Übersicht über Vektorindexierungstechniken: IVFFlat-Index, HNSW-Index
PgVector-Erweiterung für PostgreSQL: Installation, Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Vektoren, Distanzmaße, Verwendung von Vektorindizes
PgAI-Erweiterung für PostgreSQL: Installation, Generierung von Einbettungen, Implementierung von Retrieval-Augmented Generation, erweiterte Entwicklungsmuster
Übersicht über Text-zu-SQL-Lösungen: LangChain-Framework
Kursziel: Am Ende des Kurses sind die Studierenden in der Lage, Elemente KI-gestützter Datenbankanwendungen unter Verwendung von PostgreSQL-Erweiterungen und -Bibliotheken zu entwerfen und zu erstellen. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit Techniken zur Integration von Large Language Models (LLMs) und Vektorsuche in reale Systeme, wodurch sie Anwendungen wie semantische Suchmaschinen, KI-Assistenten und natürliche Schnittstellen zu Datenbanken entwickeln können.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in SQL, erste Erfahrung mit PostgreSQL, Grundkenntnisse in Python- oder JavaScript-Programmiersprachen
Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten
Erfahrungsberichte (2)
Die bereitgestellten Beispiele und Laborübungen
Christophe OSTER - EU Lisa
Kurs - PostgreSQL Advanced DBA
Maschinelle Übersetzung
1. Ein sehr gut strukturiertes Trainingsprogramm 2. Die warme Atmosphäre, die der Trainer geschaffen hat, zusammen mit seiner außergewöhnlichen persönlichen Professionalität 3. Dass der Trainer alles so erklärt hat, als würde er sich an einen vollständigen Anfänger wenden, ohne in technische Jargon zu verfallen.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Kurs - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Maschinelle Übersetzung