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課程簡介

簡介:

  • 向量(vectors)
  • AI 向量嵌入(vector embeddings)
  • 常見 AI 嵌入模型
  • 語意搜尋
  • 距離測量方法

向量索引技術概覽:

  • IVFFlat 索引
  • HNSW 索引

PostgreSQL 的 PgVector 擴充功能:

  • 安裝方式
  • 儲存與查詢高維度向量
  • 距離測量方法
  • 使用向量索引

PostgreSQL 的 PgAI 擴充功能:

  • 安裝方式
  • 生成嵌入向量
  • 實施檢索增強生成(RAG)
  • 進階開發模式

Text-to-SQL 解決方案概覽:LangChain 框架

課程目標:完成本課程後,學員將能夠:

  • 使用 PostgreSQL 的擴充功能和函式庫,設計並建構 AI 驅動的資料庫應用程式元件。
  • 獲得整合大型語言模型(LLMs)與向量搜尋至實際系統的實務經驗,進而開發如語意搜尋引擎、AI 助手及自然語言資料庫介面等應用。

最低要求

需具備 SQL 基礎知識、基本的 PostgreSQL 操作經驗,以及 Python 或 JavaScript 程式語言的初步理解。

適合對象:資料庫開發人員、系統架構師

 14 小時

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