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Schulungsübersicht

Einführung in:

  • Vektoren
  • KI-Vektoreinbettungen
  • beliebte KI-Einbettungsmodelle
  • semantische Suche
  • Distanzmass

Übersicht über Vektorindexierungstechniken:

  • IVFFlat-Index
  • HNSW-Index

PgVector-Erweiterung für PostgreSQL:

  • Installation
  • Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Vektoren
  • Distanzmass
  • Nutzung von Vektorindizes

PgAI-Erweiterung für PostgreSQL:

  • Installation
  • Generierung von Einbettungen
  • Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • fortgeschrittene Entwicklungsmuster

Übersicht über Text-zu-SQL-Lösungen: LangChain-Framework

Kursziel: Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden:

  • Elemente KI-gestützter Datenbankanwendungen mithilfe von PostgreSQL-Erweiterungen und Bibliotheken entwerfen und entwickeln.
  • praktische Erfahrungen mit Techniken zur Integration grosser Sprachmodelle (LLMs) und Vektorsuche in reale Systeme sammeln, was es ihnen ermöglicht, Anwendungen wie semantische Suchmaschinen, KI-Assistenten und natürlichsprachige Datenbank-Schnittstellen zu erstellen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in SQL, grundlegende Erfahrung mit PostgreSQL sowie Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python oder JavaScript

Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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