Donnez une vraie conception de stockage à une application d'IA. Vous transformez l'API de billets de Larkfield en un service qui possède ses données dans PostgreSQL, garde les fichiers dans un stockage objet et les vecteurs à côté des enregistrements, reste rapide sur de grandes données et peut être restauré après une erreur.
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À la fin de ce cours, vous pourrez :
Une application d’IA stocke plus d’un type de données. Larkfield, la boutique en ligne fictive de produits pour la maison et le jardin du cours sur SQL, a un centre d’assistance. Elle garde les clients et les billets, les photos et les reçus que les clients joignent, les documents que ses assistants lisent, une trace de chaque exécution de modèle avec son coût, et des vecteurs pour trouver des billets semblables. Chaque type a sa propre forme, sa propre taille et sa propre durée de vie. Chacun peut aussi être perdu ou corrompu à sa façon.
Dans ce cours, vous donnez une vraie conception de stockage à l’API de billets de Larkfield, un changement à la fois. Vous décidez de ce qui va où. Vous concevez des tables dont les règles rejettent les mauvaises données. Vous appelez la base de données depuis l’API au moyen d’un pool de connexions, avec des requêtes sûres et des transactions courtes. Vous rendez rapide un point de terminaison de liste qui était lent, et vous le prouvez avec des mesures sur de grandes données.
Ensuite, vous ajoutez des fichiers et des vecteurs avec des propriétaires clairs. Les fichiers vont dans un stockage objet, et la base de données garde leurs détails. Les vecteurs restent à côté des enregistrements qu’ils décrivent, avec une version. Pour finir, vous restaurez une sauvegarde pour prouver qu’elle fonctionne, et vous supprimez les données d’un client de chaque stockage.
Tout s’exécute sur votre ordinateur : PostgreSQL avec pgvector (une extension qui stocke des vecteurs), un émulateur de stockage objet et un jeu de données fictif assez grand pour être lent. Chaque plan de requête et chaque mesure de temps des leçons vient d’une vraie exécution.
Vous avez suivi les cours SQL et préparation des données pour l'IA et Créer et déployer votre première API, ou vous avez les mêmes compétences. Les cours sur Docker et sur CI/CD sont utiles, mais pas obligatoires. Vous n'avez besoin ni d'un compte ni d'argent. PostgreSQL, le stockage objet et les plongements s'exécutent tous sur votre ordinateur, avec ou sans Docker.
Cours à suivre avant : SQL et préparation des données pour l'IA, Créer et déployer votre première API.
Les personnes qui savent écrire du SQL et créer une petite API, comme dans les cours SQL et préparation des données pour l'IA et Créer et déployer votre première API, et qui doivent maintenant stocker les données d'une application d'IA de façon sûre. Les développeurs, scientifiques des données et ingénieurs de données qui passent à l'ingénierie de l'IA.
Des spécialistes de l'IA expérimentés ont conçu ce cours. L'IA nous a aidés à rédiger le contenu; des personnes ont choisi l'approche pédagogique et les exemples, et ont révisé chaque leçon. Les résultats que vous voyez sont les vrais résultats de l'exécution du code. Comment nous créons les cours
Choisissez le stockage selon l'usage des données. Vous passez d'un fichier SQLite à un serveur PostgreSQL, vous listez les modes d'accès du centre d'assistance, vous comparez quatre types de stockage et vous décidez quel stockage garde l'original de chaque donnée.
Concevez un schéma qui se protège lui-même. Vous modélisez les clients, les billets, les fichiers, les documents et les exécutions d'IA, vous laissez les contraintes rejeter les doublons et les orphelins, et vous utilisez des transactions pour qu'un changement se fasse au complet ou pas du tout.
Appelez la base de données depuis l'API de façon sûre. Vous utilisez des paramètres au lieu de construire des chaînes, vous partagez les connexions au moyen d'un pool, vous gardez les transactions courtes et vous changez le schéma avec des migrations testées sur de grandes données.
Rendez rapide un point de terminaison lent, avec des preuves. Vous lisez des plans de requête, vous ajoutez le seul index dont une requête a besoin et vous mesurez ce qu'il coûte, puis vous renvoyez des pages au lieu de tables entières.
Stockez les fichiers et les vecteurs avec des propriétaires clairs. Vous téléversez et téléchargez des fichiers avec des liens signés, vous cherchez des billets semblables avec pgvector, et vous vous exercez à une restauration et à une suppression qui atteint la base de données, les fichiers et les vecteurs.
Deux études de cas de bout en bout sur des données ouvertes. Concevez et optimisez le stockage d'un grand jeu de données public, et créez une recherche vectorielle dans une collection de documents ouverte. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat. Chacune peut entrer dans votre portfolio.
Terminez au moins une étude de cas pour obtenir le certificat. Les autres sont facultatives. Ce que couvre chacune
Utilisez tous les modules dans un projet pratique. Vous recueillez des preuves, puis vous les comparez aux objectifs du cours.
Des projets réalistes du début à la fin, sur de vraies données, avec chaque résultat expliqué. Chacun devient une pièce de votre portfolio. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat; les autres sont facultatives.
Concevoir et optimiser le stockage d'un jeu de données public ouvert4 h
Charger un grand jeu de données public ouvert dans PostgreSQL avec un schéma et des contraintes, lister ses modes d'accès, puis mesurer les gains des index et de la pagination sur ses vraies requêtes.
Recherche vectorielle dans une collection de documents ouverte4 h
Stocker les plongements d'une collection de documents ouverte dans pgvector, comparer la recherche exacte et approximative sur le rappel et le temps, filtrer par métadonnées, changer la version des plongements et supprimer un document partout.
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