Kontaktirajte nas
 Trajanje 14 sati

Sadržaj kursa

Uvod u:

  • vektore
  • AI vektorske embeddinge
  • popularne AI modele za embeddinge
  • semantičku pretragu
  • mere distances

Pregled tehnika vektorskog indeksiranja:

  • IVFFlat indeks
  • HNSW indeks

PgVector ekstenzija za PostgreSQL:

  • instalacija
  • čuvanje i upitivanje višedimenzionalnih vektora
  • mere distances
  • korišćenje vektorskih indeksa

PgAI ekstenzija za PostgreSQL:

  • instalacija
  • generisanje embeddinga
  • implementacija Retrieval-Augmented Generation-a
  • napredni obrasci razvoja

Pregled Text-to-SQL rešenja: LangChain framework

Rezultat kursa: Na kraju kursa, studenti će moći da:

  • dizajniraju i grade elemente AI pogonjenih baza podataka koristeći PostgreSQL ekstenzije i biblioteke.
  • steknu praktično iskustvo u tehnici integracije velikih jezičkih modela (LLMs) i vektorske pretrage u realne sisteme, omogućavajući im razvoj aplikacija kao što su semantički pretraživači, AI asistenti i interfejsi baza podataka na prirodnom jeziku.

Uslovi

osnovno znanje SQL-a, osnovno iskustvo sa PostgreSQLom, osnovno znanje programskih jezika Python ili JavaScript

Publika: developere baza podataka, sistemi arhitekte

Broj učesnika


Cena po učesniku

Iskustva korisnika (1)

Predstojeći kursevi

Povezane kategorije