Temario del curso
Introducción a: vectores, incrustaciones de vectores de IA, modelos populares de incrustación de IA, búsqueda semántica, medidas de distancia
Resumen de técnicas de indexación de vectores: índice IVFFlat, índice HNSW
Extensión PgVector para PostgreSQL: instalación, almacenamiento y consulta de vectores de alta dimensión, medidas de distancia, uso de índices vectoriales
Extensión PgAI para PostgreSQL: instalación, generación de incrustaciones, implementación de Generación Aumentada por Recuperación, patrones de desarrollo avanzados
Resumen de soluciones de Texto a SQL: marco de trabajo LangChain
Resultado del curso: Al finalizar, los estudiantes podrán diseñar y construir elementos de aplicaciones de bases de datos con inteligencia artificial utilizando extensiones y bibliotecas de PostgreSQL. Obtendrán experiencia práctica con técnicas para integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) y búsqueda vectorial en sistemas reales, lo que les permitirá desarrollar aplicaciones como motores de búsqueda semántica, asistentes de IA e interfaces de bases de datos basadas en lenguaje natural.
Requerimientos
conocimientos básicos de SQL, experiencia básica con PostgreSQL, conocimientos básicos de los lenguajes de programación Python o JavaScript
Público objetivo: desarrolladores de bases de datos, arquitectos de sistemas
Testimonios (2)
Los ejemplos y laboratorios proporcionados
Christophe OSTER - EU Lisa
Curso - PostgreSQL Advanced DBA
Traducción Automática
1. Un programa de formación muy bien estructurado 2. El ambiente cálido que el formador creó, junto con su excelente profesionalidad personal 3. Que el formador explicara todo como si estuviera hablando con un principiante completo, sin recurrir a jerga técnica.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Curso - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Traducción Automática