Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan ke:

  • vektor
  • vector embeddings AI
  • model embedding AI populer
  • pencarian semantik
  • ukuran jarak

Ikhtisar teknik indeks vektor:

  • Indek IVFFlat
  • Indek HNSW

Ekstensi PgVector untuk PostgreSQL:

  • instalasi
  • menyimpan dan mengqueries vektor berdimensi tinggi
  • ukuran jarak
  • menggunakan indeks vektor

Ekstensi PgAI untuk PostgreSQL:

  • instalasi
  • menghasilkan embeddings
  • mengimplementasikan Generasi Diperkuat Retrieval
  • pola pengembangan tingkat lanjut

Ikhtisar solusi Text-to-SQL: Kerangka kerja LangChain

Hasil kursus: Di akhir kursus, peserta akan mampu:

  • merancang dan membangun elemen aplikasi basis data berbasis AI menggunakan ekstensi dan pustaka PostgreSQL.
  • mengambil pengalaman praktis dengan teknik untuk mengintegrasikan model bahasa besar (LLM) dan pencarian vektor ke dalam sistem dunia nyata, memungkinkan mereka mengembangkan aplikasi seperti mesin pencari semantik, asisten AI, dan antarmuka basis data bahasa alami.

Persyaratan

pengetahuan dasar tentang SQL, pengalaman dasar dengan PostgreSQL, pengetahuan dasar tentang bahasa pemrograman Python atau JavaScript

Target Peserta: pengembang basis data, arsitek sistem

 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (2)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait