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Temario del curso

Introducción a:

  • Vectores
  • Embeddings vectoriales de IA
  • Modelos populares de embeddings de IA
  • Búsqueda semántica
  • Métricas de distancia

Descripción general de las técnicas de indexado vectorial:

  • Índice IVFFlat
  • Índice HNSW

Extensión PgVector para PostgreSQL:

  • Instalación
  • Almacenamiento y consulta de vectores de alta dimensión
  • Métricas de distancia
  • Uso de índices vectoriales

Extensión PgAI para PostgreSQL:

  • Instalación
  • Generación de embeddings
  • Implementación de Generación Aumentada por Recuperación
  • Patrones avanzados de desarrollo

Descripción general de las soluciones Texto-a-SQL: el marco LangChain

Resultados del curso: Al finalizarlo, los estudiantes podrán:

  • Diseñar y construir componentes de aplicaciones basadas en IA que utilizan bases de datos PostgreSQL, mediante extensiones y librerías específicas.
  • Obtener experiencia práctica en la integración de modelos lingüísticos de gran escala (LLM) y búsqueda vectorial en sistemas reales, lo que les permitirá desarrollar motores de búsqueda semánticos, asistentes de IA e interfaces de bases de datos basadas en lenguaje natural.

Requerimientos

Conocimientos básicos de SQL, experiencia previa con PostgreSQL, y conocimiento básico de los lenguajes de programación Python o JavaScript

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

 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*

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Reseñas (2)

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