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Programa do Curso

Introdução a:

  • vetores
  • Vetores de incorporação (embeddings) para IA
  • Modelos populares de incorporação de IA
  • Busca semântica
  • Métricas de distância

Panorama 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
  • utilização de índices vetoriais

Extensão PgAI para PostgreSQL:

  • instalação
  • geração de incorporações (embeddings)
  • implementação de Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
  • padrões avançados de desenvolvimento

Panorama geral das soluções Text-to-SQL: Framework LangChain

Resultado do curso: Ao final, os estudantes serão capazes de:

  • projetar e construir componentes de aplicações de banco de dados com IA, utilizando extensões e bibliotecas do PostgreSQL.
  • adquirir experiência prática com técnicas para integrar modelos de linguagem grandes (LLMs) e busca vetorial em sistemas reais, capacitando-os a desenvolver aplicações como motores de busca semântica, assistentes de IA e interfaces de banco de dados por linguagem natural.

Requisitos

conhecimento básico de SQL, experiência básica com PostgreSQL e conhecimento básico das linguagens de programação Python ou JavaScript.

Público-alvo: desenvolvedores de bancos de dados, arquitetos de sistemas

 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

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