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
Erfahrungsberichte (2)
Die bereitgestellten Beispiele und Laborübungen
Christophe OSTER - EU Lisa
Kurs - PostgreSQL Advanced DBA
Maschinelle Übersetzung
1. Ein sehr gut strukturiertes Trainingsprogramm 2. Die warme Atmosphäre, die der Trainer geschaffen hat, zusammen mit seiner außergewöhnlichen persönlichen Professionalität 3. Dass der Trainer alles so erklärt hat, als würde er sich an einen vollständigen Anfänger wenden, ohne in technische Jargon zu verfallen.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Kurs - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Maschinelle Übersetzung