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기간 7 시간
코스 개요
다음 사항에 대한 소개:
- 벡터
- AI 벡터 임베딩
- 주요 AI 임베딩 모델
- 시맨틱 검색
- 거리 측정
벡터 인덱싱 기술 개요:
- IVFFlat 인덱스
- HNSW 인덱스
PostgreSQL용 PgVector 확장 기능:
- 설치
- 고차원 벡터 저장 및 조회
- 거리 측정
- 벡터 인덱스 사용
교육 목표: 이 코스를 수료하면 수강생은 AI 기반의 주요 PostgreSQL 확장 기능을 이해하게 됩니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM) 및 벡터 검색을 실제 애플리케이션에 통합하는 방법에 대한 실용적 경험을 갖추게 됩니다.
요건
SQL에 대한 기본 지식, PostgreSQL에 대한 기초 경험
실습 환경: NobleProg에서 제공한 Linux 가상 머신이 설치된 DaDesktops
대상 독자: 데이터베이스 애플리케이션 개발자, 시스템 아키텍트, 데이터 분석가
회원 평가 (3)
성능 지식
Adrian Ionut Chelaru - Banca Transilvania Cluj
코스 - PostgreSQL Advanced - Performance Management
기계 번역됨
성능을 향상시키기 위해 테이블 인덱스 및 qq를 재조정하고 튜닝하는 방법
Roberto Esposito
코스 - PostgreSQL AI for Developers
기계 번역됨
새로운 데이터베이스 기술과 좋은 첫 만남
Cont Florian - Banca Transilvania Cluj
코스 - PostgreSQL Server Administration
기계 번역됨