Programa do Curso
Introdução a:
- vetores
- embeddings vetoriais de IA
- modelos populares de embedding de IA
- busca semântica
- métricas de distância
Visão geral das técnicas de indexação vetorial:
- índice IVFFlat
- índice HNSW
Extensão PgVector para PostgreSQL:
- instalação
- armazenamento e consulta de vetores de alta dimensão
- métricas de distância
- uso de índices vetoriais
Extensão PgAI para PostgreSQL:
- instalação
- geração de embeddings
- implementação de Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
- padrões avançados de desenvolvimento
Visão geral das soluções Text-to-SQL: framework LangChain
Resultado do curso: Ao final do curso, os alunos serão capazes de:
- projetar e construir componentes de aplicações de banco de dados impulsionadas por IA utilizando extensões e bibliotecas do PostgreSQL.
- adquirir experiência prática com técnicas para integrar modelos de linguagem grandes (LLMs) e busca vetorial em sistemas do mundo real, permitindo o desenvolvimento de aplicações como mecanismos de busca semântica, assistentes de IA e interfaces de banco de dados baseadas em linguagem natural.
Requisitos
conhecimento básico de SQL, experiência básica com PostgreSQL, conhecimento básico das linguagens de programação Python ou JavaScript
Público-alvo: desenvolvedores de bancos de dados, arquitetos de sistemas
Testemunhos de Clientes (2)
Os exemplos fornecidos e os laboratórios
Christophe OSTER - EU Lisa
Curso - PostgreSQL Advanced DBA
Máquina Traduzida
1. Um programa de treinamento muito bem estruturado 2. O ambiente acolhedor que o instrutor criou, além de sua excepcional profissionalismo pessoal 3. Que o instrutor explicava tudo como se estivesse falando com um iniciante completo, sem recorrer a jargões técnicos.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Curso - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Máquina Traduzida
