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Temario del curso

Introducción a: vectores, incrustaciones vectoriales de IA, modelos populares de incrustación de IA, búsqueda semántica y medidas de distancia.

Resumen de técnicas de indexación vectorial: índice IVFFlat e índice HNSW.

Extensión PgVector para PostgreSQL: instalación, almacenamiento y consulta de vectores de alta dimensión, medidas de distancia y uso de índices vectoriales.

Extensión PgAI para PostgreSQL: instalación, generación de incrustaciones, implementación de Generación Aumentada por Recuperación y patrones de desarrollo avanzados.

Resumen de soluciones de texto a SQL: marco de trabajo LangChain.

Resultado del curso: Al final del curso, los estudiantes podrán diseñar y construir elementos de aplicaciones de bases de datos con inteligencia artificial mediante extensiones y bibliotecas de PostgreSQL. Adquirirán experiencia práctica con técnicas para integrar modelos de lenguaje grandes (LLM) y búsqueda vectorial en sistemas reales, lo que les permitirá desarrollar aplicaciones como motores de búsqueda semántica, asistentes de IA e interfaces de bases de datos en lenguaje natural.

Requerimientos

conocimientos básicos de SQL, experiencia básica con PostgreSQL y conocimientos básicos de los lenguajes de programación Python o JavaScript

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

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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