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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in:
- Vektoren
- AI-Vektor-Embeddings
- Beliebte KI-Embedding-Modelle
- Semantische Suche
- Distanzmaße
Übersicht über Vektorindizierungstechniken:
- IVFFlat-Index
- HNSW-Index
PgVector-Erweiterung für PostgreSQL:
- Installation
- Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Vektoren
- Distanzmaße
- Nutzung von Vektorindizes
PgAI-Erweiterung für PostgreSQL:
- Installation
- Generierung von Embeddings
- Implementierung von Retrieval-Augmented Generation
- Erweiterte Entwicklungsmuster
Übersicht über Text-to-SQL-Lösungen: LangChain-Framework
Kursziel: Am Ende des Kurses können die Teilnehmer:
- Elemente von KI-gestützten Datenbankanwendungen mit PostgreSQL-Erweiterungen und -Bibliotheken entwerfen und umsetzen.
- Praktische Erfahrung mit Techniken zur Integration von Large Language Models (LLMs) und Vektorsuche in reale Systeme sammeln, um Anwendungen wie semantische Suchmaschinen, KI-Assistenten und natürliche Sprachdatenbank-Schnittstellen zu entwickeln.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in SQL, erste Erfahrungen mit PostgreSQL, Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python oder JavaScript
Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten
Erfahrungsberichte (1)
Indexe und Tabellen performen und optimieren, um ihre Leistung zu verbessern
Roberto Esposito
Kurs - PostgreSQL AI for Developers
Maschinelle Übersetzung