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Plan du cours

Introduction à :

  • les vecteurs
  • les incorporations vectorielles de l'IA (AI vector embeddings)
  • les modèles d'incorporation populaires de l'IA
  • 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 de vecteurs

 Résultats du cours : À la fin du cours, les étudiants comprendront les extensions PostgreSQL populaires propulsées par l'IA. Ils acquerront une expérience pratique des techniques d'intégration des grands modèles de langage (LLM) et de la recherche vectorielle dans des applications réelles.

 

Pré requis

 connaissances de base en SQL, expérience de base avec PostgreSQL

Environnement de laboratoire : Postes de travail (DaDesktops) exécutant des machines virtuelles Linux (fourni par NobleProg)

Public cible : développeurs d'applications de base de données, architectes système, analystes de données

 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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