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コース概要

以下の内容について解説します:

  • ベクトルとは?
  • AIにおけるベクトル埋め込みの役割
  • 一般的なAI埋め込みモデルの種類
  • 意味的検索の原理
  • 距離計算の方法

ベクトルインデックス技術の概要:

  • IVFFlat インデックス
  • HNSW インデックス

PostgreSQL用拡張機能 PgVector:

  • インストール手順
  • 高次元ベクトルの保存と検索方法
  • 距離計算の応用
  • ベクトルインデックスの利用法

PostgreSQL用拡張機能 PgAI:

  • インストール手順
  • 埋め込みベクトルの生成方法
  • Retrieval-Augmented Generationの実装例
  • 高度な開発パターンの紹介

テキストからSQLを生成するソリューションと LangChainフレームワークについて概説します。

習得目標:本講座修了後、受講生は以下のことができるようになります:

  • PostgreSQL拡張機能や関連ライブラリを活用し、AI対応データベースアプリケーションの設計および構築が可能になる。
  • 大規模言語モデル(LLM)やベクトル検索技術を実際のシステムに取り入れるためのスキルを習得し、意味的検索エンジンやAIアシスタント、自然言語によるデータベースインターフェースなどさまざまな応用プログラムを開発できるようになる。

要求

SQLの基礎知識、PostgreSQL利用経験、PythonまたはJavaScriptプログラミング言語の基本的理解が求められます

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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