Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về:
- vectors
- vector embeddings AI
- các mô hình embedding AI phổ biến
- tìm kiếm ngữ nghĩa
- phép đo khoảng cách
Tổng quan về các kỹ thuật lập chỉ mục vector:
- Chỉ mục IVFFlat
- Chỉ mục HNSW
Tiện ích mở rộng PgVector cho PostgreSQL:
- cài đặt
- lưu trữ và truy vấn các vector nhiều chiều
- phép đo khoảng cách
- sử dụng chỉ mục vector
Tiện ích mở rộng PgAI cho PostgreSQL:
- cài đặt
- tạo embeddings
- triển khai Tạo tăng cường bởi Truy xuất (RAG)
- các mô hình phát triển nâng cao
Tổng quan về các giải pháp Text-to-SQL: khung làm việc LangChain
Mục tiêu khóa học: Vào cuối khóa học, sinh viên sẽ có khả năng:
- thiết kế và xây dựng các thành phần của ứng dụng cơ sở dữ liệu có trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng các tiện ích mở rộng và thư viện PostgreSQL.
- có kinh nghiệm thực tiễn với các kỹ thuật tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và tìm kiếm vector vào các hệ thống thực tế, cho phép họ phát triển các ứng dụng như công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, trợ lý AI và giao diện cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Yêu cầu
Kiến thức cơ bản về SQL, kinh nghiệm cơ bản với PostgreSQL, kiến thức nền tảng về ngôn ngữ lập trình Python hoặc JavaScript
Nhóm đối tượng: nhà phát triển cơ sở dữ liệu, kiến trúc sư hệ thống
14 Giờ
Đánh giá (2)
Chiến lược tinh chỉnh.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Khóa học - PostgreSQL Performance Tuning
Dịch thuật bằng máy
Hành vi ghi nhật ký khi phiên bản đang chịu áp lực lớn, và cấu trúc/phân loại của các phiên bản, cơ sở dữ liệu, tệp tin, v.v.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Khóa học - PostgreSQL Advanced DBA
Dịch thuật bằng máy
