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Schulungsübersicht

Einleitung zu folgenden Themen:

  • Vektoren
  • KI-Embeddings für Vektoren
  • gängige KI-Embedding-Modelle
  • semantische Suche
  • Abstandsmaße

Überblick über Methoden zur Vektor-Indizierung:

  • IVFFlat-Index
  • HNSW-Index

Die PgVector-Erweiterung für PostgreSQL:

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

Die PgAI-Erweiterung für PostgreSQL:

  • Installation
  • Erzeugen von Embeddings
  • Implementierung der Retrieval-Augmented Generation
  • Fortgeschrittene Entwicklungsmuster

Einblick in Text-zu-SQL-Lösungen: Das LangChain-Framework

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

  • Komponenten von KI-gestützten Datenbankanwendungen mithilfe von PostgreSQL-Erweiterungen und -Bibliotheken zu entwerfen und umzusetzen.
  • Praktische Erfahrung mit Verfahren zur Integration großer Sprachmodelle (LLMs) sowie Vektor-Suche in reale Systeme zu erlangen, wodurch sie Anwendungen wie semantische Suchmaschinen, KI-Assistenten und natürlichsprachliche Datenbankschnittstellen entwickeln können.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in SQL, erste Erfahrungen mit PostgreSQL sowie Grundwissen in den Programmiersprachen Python oder JavaScript

Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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