Temario del curso
Introducción a:
- vectores
- incrustaciones de vectores de IA (AI vector embeddings)
- modelos populares de incrustación de IA (AI embedding models)
- búsqueda semántica
- medidas de distancia
Visión general de las técnicas de indexación de vectores:
- índice IVFFlat
- índice HNSW
Extensión PgVector para PostgreSQL:
- instalación
- almacenamiento y consulta de vectores de alta dimensionalidad
- medidas de distancia
- uso de índices de vectores
Resultado del curso: Al finalizar el curso, los estudiantes comprenderán las populares extensiones de PostgreSQL impulsadas por IA. Adquirirán experiencia práctica en técnicas para integrar modelos de lenguaje grandes (LLMs) y la búsqueda de vectores en aplicaciones del mundo real.
Requerimientos
Conocimientos básicos de SQL, experiencia básica con PostgreSQL
Entorno de laboratorio: DaDesktops ejecutando máquinas virtuales Linux (Proporcionado por NobleProg)
Público objetivo: desarrolladores de aplicaciones de bases de datos, arquitectos de sistemas, analistas de datos
Reseñas (2)
Estrategias de ajuste.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Curso - PostgreSQL Performance Tuning
Traducción Automática
Comportamiento de registro cuando la instancia está bajo estrés, y la jerarquía/nomenclatura de instancias, bases de datos, archivos, etc.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Curso - PostgreSQL Advanced DBA
Traducción Automática