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コース概要

以下の項目の紹介:

  • ベクトル
  • AIベクトル埋め込み
  • 人気のAI埋め込みモデル
  • セマンティック検索
  • 距離測定

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

 コースの成果:コース終了時、受講者は人気のAI搭載PostgreSQL拡張機能を理解しています。大規模言語モデル(LLM)とベクトル検索を実世界のアプリケーションに統合する技術を実践的に習得します。

 

要求

§SQLの基礎知識、PostgreSQLの基本的な使用経験

ラボ環境:Linux仮想マシンを実行中のDaDesktops(NobleProgが提供)

対象読者:データベースアプリケーション開発者、システムアーキテクト、データアナリスト

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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