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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

 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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