Kurzusleírás
Bevezetés a következőkbe:
- vektorok
- AI vektorbeágyazások
- népszerű AI beágyazási modellek
- szemantikus keresés
- távolságmérések
Vektorindexelési technikák áttekintése:
- IVFFlat index
- HNSW index
PgVector kiterjesztés PostgreSQL-hez:
- telepítés
- nagy dimenziós vektorok tárolása és lekérdezése
- távolságmérések
- vektorindexek használata
PgAI kiterjesztés PostgreSQL-hez:
- telepítés
- beágyazások generálása
- Retrieval-Augmented Generation megvalósítása
- fejlett fejlesztési minták
Text-to-SQL megoldások áttekintése: LangChain keretrendszer
Kurzus eredménye: A kurzus végére a tanulók képesek lesznek:
- AI-alapú adatbázisalkalmazások elemeit tervezni és építeni PostgreSQL kiterjesztések és könyvtárak segítségével.
- gyakorlati tapasztalatot szerezni a nagy nyelvi modellek (LLM) és a vektorkeresés integrálásának technikáival valós rendszerekbe, lehetővé téve számukra olyan alkalmazások fejlesztését, mint a szemantikus keresőmotorok, AI asszisztensek és természetes nyelvű adatbázis-interfészek.
Követelmények
alapvető SQL ismeretek, alapszintű tapasztalat PostgreSQL használatában, alapszintű Python vagy JavaScript programozási nyelv ismerete
Célközönség: adatbázis fejlesztők, rendszerarchitektusok
Vélemények (3)
Hangolási stratégiák.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Kurzus - PostgreSQL Performance Tuning
Gépi fordítás
CTE és indexek. Valószínűleg nagyobb valószínűséggel használunk particionálást, EXPLAIN ANALYZE-t és VACUUM-ot a napi munkában
Lorenzo Antonelli - Innova S.P.A
Kurzus - PostgreSQL Fundamentals
Gépi fordítás
A naplózási viselkedés, amikor a példány terhelés alatt áll, valamint a példányok, adatbázisok, fájlok hierarchiája/nómenklatúrája.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Kurzus - PostgreSQL Advanced DBA
Gépi fordítás