Avec les bases de données vectorielles qui alimentent maintenant la compétitivité des entreprises grâce à des applications super rapides telles que les moteurs de recommandation, il n'est pas surprenant que le marché des bases de données vectorielles soit appelé à croître de 23% CAGR d'ici 2032 (Markets and Markets).

Recherche vectorielle dans les bases de données relationnelles avec PostgreSQL
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Recherche vectorielle dans les bases de données relationnelles avec PostgreSQL
Ce cours fait partie de Spécialisation "Principes de base des bases de données vectorielles"


Instructeurs : SkillUp
Inclus avec
24 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Modélisation des données vectorielles dans les bases de données relationnelles (SGBDR)
Appliquer les commandes nécessaires pour stocker, récupérer et interroger efficacement les vecteurs dans PostgreSQL
Mettre en œuvre des techniques d'indexation et des stratégies d'optimisation pour améliorer les performances de la recherche vectorielle
Démontrer, à l'aide de travaux pratiques, comment mettre en place des environnements et effectuer des recherches vectorielles à l'aide de PostgreSQL
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Node.JS
- Catégorie : PostgreSQL
Détails à connaître

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3 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Révisé le 22 oct. 2024
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