With vector databases now powering business competitiveness through super-fast applications such as recommendation engines, it’s no surprise that the vector database market is set to grow 23% CAGR by 2032 (Markets and Markets).
Vector Search with Relational Databases using PostgreSQL
Vector Search with Relational Databases using PostgreSQL
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Vector Database Fundamentals
Dozenten: Skill-Up EdTech Team
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(15 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Describe the principles of modeling vector data in Relational databases (RDBMS).
Apply the commands necessary to store, retrieve, and query vectors efficiently in PostgreSQL.
Implement indexing techniques and optimization strategies for enhancing vector search performance.
Demonstrate, through hands-on labs, how to set up environments and perform vector searches using PostgreSQL.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Database Indexing
- Kategorie: Data Performance
- Kategorie: PostgreSQL
- Kategorie: Vector Database Operations
- Kategorie: SQL
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Welcome to this module, where you’ll learn how to implement vector searches using relational databases. You’ll begin with a recap of RDBMS and then dive into the structures RDBMS uses to support vector data types and queries. You’ll apply what you know to perform similarity search tasks using special operators available in PostgreSQL. And, with a focus on PostgreSQL, you’ll learn how to create tsvector data, perform tsquery tasks, and perform bulk inserts using pg-vector for Node.js and psycopg2 for Python.
Das ist alles enthalten
8 Videos5 Lektüren3 Aufgaben6 App-Elemente5 Plug-ins
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GP
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Geprüft am 22. Okt. 2024
Such good and detailed course contents, very helpful.
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