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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

 7 Heures

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