PostgreSQL 開發者的 AI 應用培訓
本課程涵蓋 PostgreSQL 伺服器擴充功能和函式庫的基本知識，這些工具和庫可用於將 AI 技術整合至資料庫系統中。內容包括：基於嵌入向量的相似性/語意搜尋、Text-to-SQL 查詢以及檢索增強生成（RAG）。學員將學習如何安裝 PgVector 和 PgAI、生成並載入向量嵌入、建立向量索引，實施語意搜尋與 RAG，並使用 LangChain 結合 Python 或 JavaScript 開發 Text-to-SQL 應用程式。透過示範與實作練習，鞏固核心概念與實務技能。
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
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客戶評論 (1)
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Roberto Esposito
課程 - PostgreSQL AI for Developers
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- 最佳化資料庫和查詢以達到最高效能。
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- 實施安全最佳實踐及存取控制。
- 執行資料庫管理工作，包括備份、還原與監控。
- 透過調整與索引策略優化資料庫效能。
- 使用 PostgreSQL 內建工具實現高可用性與複寫。
- 將 PostgreSQL 整合至現代應用程式開發框架中。
