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Schulungsübersicht

Einführung in:

  • Vektoren
  • AI-Vektor-Embeddings
  • populäre KI-Einbettungsmodelle
  • semantische Suche
  • Distanzmaße

Übersicht über Vektorindexierungstechniken:

  • 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
  • fortgeschrittene Entwicklungsmuster

Übersicht über Text-to-SQL-Lösungen: LangChain-Framework

Kursziel: Am Ende des Kurses werden die Studierenden in der Lage sein:

  • Elemente von KI-gestützten Datenbankanwendungen mit PostgreSQL-Erweiterungen und Bibliotheken zu entwerfen und zu entwickeln.
  • praktische Erfahrung mit Techniken zur Integration großer Sprachmodelle (LLMs) und Vektorsuche in reale Systeme zu gewinnen, um Anwendungen wie semantische Suchmaschinen, KI-Assistenten und natürliche Benutzerschnittstellen für Datenbanken zu entwickeln.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in SQL, grundlegende Erfahrung mit PostgreSQL, Grundkenntnisse in den Programmiersprachen Python oder JavaScript

Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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