Plan du cours
Introduction à :
- les vecteurs
- les intégrations vectorielles IA
- les modèles d'intégration IA populaires
- la recherche sémantique
- les mesures de distance
Présentation des techniques d'indexation vectorielle :
- index IVFFlat
- index HNSW
Extension PgVector pour PostgreSQL :
- installation
- stockage et interrogation de vecteurs de haute dimension
- mesures de distance
- utilisation des index vectoriels
Résultat du cours : À la fin du cours, les étudiants comprendront les extensions PostgreSQL populaires alimentées par l'IA. Ils acquerront une expérience pratique des techniques permettant d'intégrer les grands modèles de langage (LLM) et la recherche vectorielle dans des applications réelles.
Pré requis
Connaissances de base en SQL, expérience basique de PostgreSQL
Environnement de laboratoire : DaDesktops exécutant des machines virtuelles Linux (fourni par NobleProg)
Public cible : développeurs d'applications de bases de données, architectes systèmes, analystes de données
Nos clients témoignent (3)
connaissances en matière de performance
Adrian Ionut Chelaru - Banca Transilvania Cluj
Formation - PostgreSQL Advanced - Performance Management
Traduction automatique
Indexation des tables et QQ reperforming & tuning afin de les améliorer
Roberto Esposito
Formation - PostgreSQL AI for Developers
Traduction automatique
Un premier contact réussi avec une nouvelle technologie de bases de données
Cont Florian - Banca Transilvania Cluj
Formation - PostgreSQL Server Administration
Traduction automatique