Udemy – PostgreSQL for AI: Master SQL, pgvector, RAG & Vector Search 2026-7

در تاریخ: 1405/06/20 1:13:09

توضیحات

دوره PostgreSQL for AI: Master SQL, pgvector, RAG & Vector Search. این دوره آموزشی به بررسی نحوه استفاده از پایگاه داده PostgreSQL و افزونه pgvector برای ساخت زیرساخت‌های هوش مصنوعی، جستجوی برداری و معماری‌های RAG می‌پردازد. پایگاه داده PostgreSQL به عنوان موتور اصلی پشتیبانی‌کننده از برنامه‌های نوین هوش مصنوعی شناخته می‌شود. تمامی برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای ذخیره، فیلتر و جستجوی امبدینگ‌های چندبعدی به یک بخش پشتیبانی سریع و مطمئن نیاز دارند. در حالی که بسیاری از توسعه‌دهندگان به سراغ پایگاه‌های داده برداری مجزا و پیچیده می‌روند، پیشگامان صنعت فناوری به سمت قابل اعتمادترین پایگاه داده رابطه‌ای یعنی PostgreSQL روی آورده‌اند. این دوره آموزشی یک نقشه راه جامع برای ساخت زیرساخت‌های هوش مصنوعی با کیفیت عملیاتی استفاده از PostgreSQL و افزونه pgvector ارائه می‌دهد. این دوره فاصله میان سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای سنتی (RDBMS) و زیرساخت‌های نوین هوش مصنوعی را به طور کامل پر می‌کند. این آموزش به صورت کاملاً پروژه‌محور طراحی شده است و فراگیران در طول ۲۰ فصل عملی، کدنویسی واقعی را تجربه می‌کنند. در طول دوره، مفاهیمی همچون نصب و بهینه‌سازی افزونه pgvector، محاسبات ریاضی فاصله کسینوسی و L2، و پیاده‌سازی شاخص‌های HNSW و IVF برای افزایش سرعت جستجو آموزش داده می‌شود. همچنین ساخت خطوط لوله کامل RAG با استفاده از Python، LangChain و LlamaIndex به همراه ترکیب جستجوی سنتی SQL و جستجوی معنایی برداری بررسی می‌گردد. مباحث امنیتی مانند امنیت در سطح سطر (RLS)، پارتیشن‌بندی جداول و مدیریت بازگوکننده‌های خواندنی برای مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی نیز به طور مفصل تشریح می‌شوند تا فراگیران بتوانند پایگاه‌های داده مقاوم و مقیاس‌پذیری را برای برنامه‌های عملیاتی خود طراحی و اجرا کنند. علاوه بر این، دوره یاد شده به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدیریت نگهداری شاخص‌ها و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده را در زیر کارهای سنگین هوش مصنوعی به صورت خودکار انجام دهند. با بررسی برنامه‌های اجرایی بهینه‌ساز و استفاده از pg_stat_statements، فراگیران یاد می‌گیرند که گلوگاه‌های کاری را شناسایی کرده و کارایی سیستم را ارتقا دهند. این دوره راهکاری جامع برای سازمان‌هایی است که قصد دارند داده‌های رابطه‌ای سنتی را در کنار داده‌های برداری هوش مصنوعی مدیریت نمایند.

آنچه فرا خواهید گرفت

مدیریت پیشرفته PostgreSQL: تسلط بر مدیریت پایگاه داده، مدل‌سازی داده‌ها، عبارت‌های CTE و توابع پنجره‌ای برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده.
پیاده‌سازی افزونه pgvector: ذخیره‌سازی، تنظیم و استعلام امبدینگ‌های چندبعدی یادگیری ماشین مستقیماً در SQL.
ساخت خطوط لوله RAG: پیاده‌سازی و استقرار معماری‌های RAG عملیاتی با استفاده از Python، LangChain و LlamaIndex.
بهینه‌سازی موتورهای جستجو: استفاده از چارچوب‌های شاخص‌گذاری ANN مانند HNSW و IVF برای تطبیق سریع بردارها.
طراحی جستجوی ترکیبی: ترکیب فیلترهای سنتی SQL با قابلیت‌های جستجوی برداری معنایی برای بازیابی دقیق داده‌ها.
تأمین امنیت داده‌ها: ایمن‌سازی داده‌های هوش مصنوعی با سیاست‌های Row-Level Security و کنترل حریم خصوصی داده‌ها.
مقیاس‌پذیری بار کاری: مدیریت بارهای کاری سنگین با پارتیشن‌بندی جداول، بازگوکننده‌های خواندنی و تکنیک‌های استقرار ابری.
عیب‌یابی و نگهداری خودکار: شناسایی گلوگاه‌های عملکرد و خودکارسازی فرآیندهای پاک‌سازی و نگهداری شاخص‌های برداری.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه‌دهندگان پشتیبان و نرم‌افزار: برنامه‌نویسانی که قصد دارند برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و بخش پشتیبان LLM بسازند.
مهندسان داده و معماران هوش مصنوعی: متخصصانی که مسئولیت طراحی و بهینه‌سازی خطوط لوله داده و معماری‌های RAG را بر عهده دارند.
توسعه‌دهندگان SQL و مدیران پایگاه داده: مهندسانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا داده و بر افزونه‌های هوش مصنوعی PostgreSQL مسلط شوند.
توسعه‌دهندگان فول‌استک و رهبران فنی: تصمیم‌گیرانی که قصد دارند از یک پایگاه داده رابطه‌ای قدرتمند برای مدیریت هم‌زمان داده‌های رابطه‌ای و برداری استفاده کنند.

مشخصات دوره PostgreSQL for AI: Master SQL pgvector RAG & Vector Search

ناشر: Udemy
مدرس: Sachin Kumar
سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
مدت زمان آموزش: 8 ساعت و 21 دقیقه
تعداد دروس: 43

سرفصل های دوره در تاریخ 2026/9

پیشنیازهای دوره PostgreSQL for AI: Master SQL pgvector RAG & Vector Search

Basic SQL Knowledge: Familiarity with writing simple database queries (such as standard SELECT, WHERE, and JOIN statements) is helpful but not mandatory.
Fundamental Python Skills: A basic understanding of Python syntax will help you comfortably follow along during the hands-on AI integration and LangChain labs.
No Prior AI or Vector Experience Required: We teach the math and mechanics behind high-dimensional embeddings, pgvector, and HNSW indexes completely from scratch.
A Computer (Windows, Mac, or Linux): You will need a standard laptop or desktop computer to install Docker or PostgreSQL and build your local development environment.