Temario del curso
Introducción a:
- vectores
- incrustaciones vectoriales de IA (AI vector embeddings)
- modelos populares de incrustación de IA
- búsqueda semántica
- métricas de distancia
Visión general de las técnicas de indexación vectorial:
- índice IVFFlat
- índice HNSW
Extensión PgVector para PostgreSQL:
- instalación
- almacenamiento y consulta de vectores de alta dimensión
- métricas de distancia
- uso de índices vectoriales
Extensión PgAI para PostgreSQL:
- instalación
- generación de incrustaciones (embeddings)
- implementación de Generación Aumentada por Recuperación
- patrones avanzados de desarrollo
Visión general de las soluciones de Texto-a-SQL: framework LangChain
Resultado del curso: Al finalizar el curso, los estudiantes podrán:
- diseñar y construir elementos de aplicaciones de bases de datos impulsadas por IA utilizando extensiones y bibliotecas de PostgreSQL.
- obtener experiencia práctica con técnicas para integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) y búsqueda vectorial en sistemas del mundo real, 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 programación en 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