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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
Erfahrungsberichte (2)
Abstimmstrategien.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Kurs - PostgreSQL Performance Tuning
Maschinelle Übersetzung
Logverhalten, wenn die Instanz unter Last steht, sowie die Hierarchie und Nomenklatur von Instanzen, Datenbanken, Dateien usw.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Kurs - PostgreSQL Advanced DBA
Maschinelle Übersetzung