コース概要
ベクトル、AIベクトル埋め込み、主要なAI埋め込みモデル、セマンティック検索、距離測定の紹介
ベクトルインデックス手法の概要: IVFFlatインデックス、HNSWインデックス
PostgreSQL用のPgVector拡張機能: インストール、高次元ベクトルの保存とクエリ、距離測定、ベクトルインデックスの使用
PostgreSQL用のPgAI拡張機能: インストール、埋め込みの生成、取得支援生成の実装、高度な開発パターン
Text-to-SQLソリューションの概要: LangChainフレームワーク
コースの成果: コース終了後、生徒たちはPostgreSQLの拡張機能とライブラリを使用して、AIを活用したデータベースアプリケーションの要素を設計・構築できるようになります。大規模言語モデル(LLM)とベクトル検索を現実世界のシステムに統合するための技術について実践的な経験を積み、セマンティック検索エンジン、AIアシスタント、および自然言語データベースインターフェースなどのアプリケーションを開発することが可能になります。
要求
SQLの基礎知識、PostgreSQLの基本的な経験、PythonまたはJavaScriptプログラミング言語の基礎知識
対象者: データベース開発者、システムアーキテクト
お客様の声 (2)
提供された例とラボ
Christophe OSTER - EU Lisa
コース - PostgreSQL Advanced DBA
機械翻訳
1. 非常に体系化された研修プログラム 2. 講師が作り出した温かい雰囲気と、彼の卓越した個人的なプロフェッショナリズム 3. 講師が完全な初心者に対して話すかのようにすべてを説明し、技術用語に頼ることなく理解させること
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
コース - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
機械翻訳