PGVector e Spring Boot: Creare Applicazioni AI Java

Le moderne applicazioni aziendali si affidano sempre più all'intelligenza artificiale, rendendo i database vettoriali essenziali per la gestione di dati semantici complessi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'integrazione di PGVector con Spring Boot per archiviare ed eseguire query su embedding vettoriali in modo efficiente. Passerete dalla comprensione dei concetti di base dei database alla costruzione di sistemi backend AI basati su Java che sfruttano la ricerca di somiglianza per il recupero avanzato dei dati. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti dei database vettoriali, degli embedding e dell'estensione PGVector per PostgreSQL; - Configurare le applicazioni Spring Boot per connettersi in modo sicuro a un archivio PGVector; - Implementare query di ricerca di somiglianza semantica utilizzando i moderni framework Spring AI; - Archiviare, aggiornare e gestire dati vettoriali ad alta dimensione insieme a tabelle relazionali; - Applicare i pattern Retrieval-Augmented Generation (RAG) per migliorare la logica delle applicazioni basate sull'AI; - Esercitarsi a scrivere codice Java pulito e moderno per gestire la generazione di embedding e il filtraggio dei metadati. Il corso inizia con i concetti fondamentali degli spazi vettoriali e delle estensioni di database, per poi passare alla configurazione passo passo e all'implementazione pratica in Java. Leggerai spiegazioni chiare, analizzerai frammenti di codice pronti per la produzione e completerai esercizi scritti per consolidare le tue conoscenze. Questo corso è progettato per sviluppatori Java e appassionati di database che desiderano entrare nel mondo dell'ingegneria AI. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o AI, sebbene una comprensione di base di Spring Boot sia utile. Inizia oggi stesso a costruire applicazioni Java aziendali moderne e abilitate all'AI.