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Temario del curso

Introducción a:

  • vectores
  • incrustaciones vectoriales de IA
  • modelos de incrustación de IA populares
  • búsqueda semántica
  • medidas de distancia

Resumen de técnicas de indexación vectorial:

  • índice IVFFlat
  • índice HNSW

Extensión PgVector para PostgreSQL:

  • instalación
  • almacenamiento y consulta de vectores de alta dimensionalidad
  • medidas de distancia
  • uso de índices vectoriales

 Resultado del curso: Al finalizar el curso, los estudiantes comprenderán las extensiones de PostgreSQL populares potenciadas por IA. Adquirirán experiencia práctica con técnicas para integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) y búsqueda vectorial en aplicaciones del mundo real.

 

Requerimientos

 conocimientos básicos de SQL, experiencia básica con PostgreSQL

Entorno de laboratorio: DaDesktops con máquinas virtuales Linux (Proporcionado por NobleProg)

Público objetivo: desarrolladores de aplicaciones de bases de datos, arquitectos de sistemas, analistas de datos

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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