SQL cho AI: Thực hiện mô hình và nhúng vector

Các ứng dụng hiện đại đòi hỏi cơ sở dữ liệu có thể xử lý nhiều hơn chỉ là văn bản và số tiêu chuẩn; họ cần hiểu ý nghĩa ngữ nghĩa thông qua trí tuệ nhân tạo. Lớp học chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn đưa khả năng học máy trực tiếp vào cơ sở dữ liệu SQL của bạn, cho phép bạn lưu trữ, truy vấn và quản lý vector embeddings hiệu quả. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ chính và định nghĩa cơ bản trước khi tiến hành thực hiện SQL thực tế. Trong suốt khóa học này, bạn sẽ học: 1. Hiểu các khái niệm cốt lõi của vector embeddings và semantic search trong cơ sở dữ liệu quan hệ. 2. lưu trữ và quản lý các loại dữ liệu vector chiều cao trực tiếp trong bảng SQL. 3. Tạo nội dung từ văn bản bằng cách sử dụng các điểm cuối mô hình AI tích hợp và các chức năng cơ sở dữ liệu tích hợp. 4. Viết truy vấn SQL để thực hiện tương tự cosin và tìm kiếm vectơ láng giềng gần nhất. 5. Thực hiện các mô hình bảo trì để tối ưu hóa hiệu suất và lưu trữ chỉ số vector. 6. Apply Retrieval-Augmented Generation (RAG) patterns to connect your SQL data with large language models. Hướng dẫn toàn diện chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua thiết kế sơ đồ cơ sở dữ liệu, cú pháp truy vấn vectơ và chiến lược điều chỉnh hiệu suất. Được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm học máy trước đó - chỉ cần quen thuộc cơ bản với SQL tiêu chuẩn. Bắt đầu đọc hôm nay để nối kết khoảng cách giữa cơ sở dữ liệu quan hệ và trí tuệ nhân tạo hiện đại.