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Schulungsübersicht

Einführung in:

  • Vektoren
  • AI-Vektor-Embeddings
  • beliebte KI-Einbettungsmodelle
  • semantische Suche
  • Distanzmass

Übersicht über Vektorindizierungstechniken:

  • 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 Embeddings
  • Implementierung von Retrieval-Augmented Generation
  • fortgeschrittene Entwicklungsmuster

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

Kursziel: Am Ende des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

  • Elemente von KI-gestützten Datenbanklösungen zu entwerfen und aufzubauen, unter Nutzung von PostgreSQL-Erweiterungen und -Bibliotheken.
  • praktische Erfahrung mit Techniken zur Integration von Grossen Sprachmodellen (LLMs) und Vektorsuche in reale Systeme zu sammeln. Dies ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen wie semantischen Suchmaschinen, KI-Assistenten und natursprachlichen Datenbankoberflächen.

Voraussetzungen

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

Zielgruppe: Datenbankentwickler, Systemarchitekten

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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