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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

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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