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Schulungsübersicht

Einführung in:

  • Vektoren
  • KI-basierte Vektor-Embeddings
  • beliebte KI-Einbettungsmodelle
  • semantisches Suchen
  • Distanzmaße

Übersicht über Vektorindizierungstechniken:

  • IVFFlat-Index
  • HNSW-Index

PgVector-Erweiterung für PostgreSQL:

  • Installation
  • Speichern und Abfragen hochdimensionaler Vektoren
  • Distanzmaße
  • Nutzung von Vektor-Indizes

PgAI-Erweiterung für PostgreSQL:

  • Installation
  • Erzeugung von Embeddings
  • Implementierung von Retrieval-Augmented Generation
  • fortgeschrittene Entwicklungsmuster

Übersicht über Text-zu-SQL-Lösungen: LangChain-Framework

Kursziele: Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

  • Elemente KI-gestützter Datenbankanwendungen mit PostgreSQL-Erweiterungen und -Bibliotheken zu entwerfen und zu implementieren.
  • praktische Erfahrung mit Techniken zur Integration von Large Language Models (LLMs) und Vektorsuche in realen Systemen zu sammeln, sodass sie Anwendungen wie semantische Suchmaschinen, KI-Assistenten und natürliche Sprach-Schnittstellen zu Datenbanken entwickeln können.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in SQL, erste Erfahrung mit PostgreSQL sowie grundlegende Kenntnisse der Programmiersprachen Python oder JavaScript

Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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