SQL для ИИ: реализация моделей и вложений векторов

Современные приложения требуют баз данных, которые могут обрабатывать не только стандартный текст и числа; они должны понимать семантическое значение с помощью искусственного интеллекта. Этот курс, который доступен только в текстовом формате, поможет вам внедрить возможности машинного обучения непосредственно в вашу базу данных SQL, что позволит вам эффективно хранить, запрашивать и управлять вставками векторов. Вы начнете с ключевой терминологии и основных определений, прежде чем перейти к практическим реализациям SQL. На этом курсе вы узнаете: 1. Понять основные понятия векторных вложений и семантического поиска в реляционных базах данных. 2. Хранение и управление высокомерными векторными типами данных непосредственно в таблицах SQL. 3. Создание вставок из текста с использованием интегрированных конечных точек модели ИИ и встроенных функций базы данных. 4. Написать SQL-запросы для выполнения косинусного сходства и поиска ближайшего соседа. 5. Внедрение схем технического обслуживания для оптимизации производительности и хранения векторных индексов. 6. Примените шаблоны дополненного генерирования (RAG) для подключения данных SQL к большим языковым моделям. Это всеобъемлющее текстовое руководство поможет вам освоить проектирование схемы базы данных, синтаксис векторных запросов и стратегии настройки производительности. Этот курс разработан специально для начинающих, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта машинного обучения, достаточно базовых знаний стандартного SQL. Начните читать сегодня, чтобы преодолеть разрыв между реляционными базами данных и современным искусственным интеллектом.