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
Testimoni (2)
Contoh dan laboratorium yang disediakan
Christophe OSTER - EU Lisa
Kursus - PostgreSQL Advanced DBA
Diterjemahkan Mesin
1. Program pelatihan yang sangat terstruktur 2. Atmosfer hangat yang diciptakan oleh instruktur, bersama dengan profesionalisme pribadinya yang luar biasa 3. Instruktur menjelaskan segalanya seolah-olah berbicara kepada pemula, tanpa menggunakan jargon teknis.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Kursus - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Diterjemahkan Mesin