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
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