Сколько стоит курс «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»?

Курс «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP» доступен бесплатно.

Какой рейтинг у курса «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 0 учеников.

Где можно пройти курс «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/302571.

Курс на Stepik

Обложка курса «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP» на Stepik

Бесплатно

Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP ★ 0.000

Name: Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по векторному поиску в PostgreSQL 18: pgvector, индексы HNSW и IVFFlat, гибридный поиск, оценка качества выдачи, безопасность данных и подключение базы к ИИ-агентам через MCP. Для разработчиков, которые хотят собрать собственный семантический поиск и RAG-систему.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	0
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	70
Количество квизов	280
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	16 часов назад	—	—	—	—
Последнее обновление	10 октября 2026	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»

15 разделов Уроки в курсе «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»

70 уроков Тесты в курсе «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»

280 тестов Последнее обновление курса «Векторные базы данных: PostgreSQL 18, pgvector и MCP»

обн. 10 октября 2026

Модуль 1 — Что такое векторная база данных

4 урока

1. Урок 1. Демонстрация итогового проекта ↗

2. Урок 2. Что именно мы векторизуем ↗

3. Урок 3. Что такое embedding ↗

4. Урок 4. Когда pgvector подходит ↗

Модуль 2 — PostgreSQL 18 и pgvector

5 уроков

1. Урок 5. Разворачиваем окружение ↗

2. Урок 6. Подключаем расширение ↗

3. Урок 7. Типы данных pgvector ↗

4. Урок 8. Операторы расстояния ↗

5. Урок 9. Первый точный поиск ↗

Модуль 3 — Проектирование схемы

5 уроков

1. Урок 10. Вектор в основной таблице или отдельно ↗

2. Урок 11. Почему отдельная таблица часто лучше ↗

3. Урок 12. Таблица моделей ↗

4. Урок 13. Хеширование исходного текста ↗

5. Урок 14. Составной текст для embedding ↗

Модуль 4 — Генерация большого датасета

3 урока

1. Урок 15. Создаём тестовую базу ↗

2. Урок 16. Объёмы ↗

3. Урок 17. Контроль качества синтетических данных ↗

Модуль 5 — Пакетная векторизация

7 уроков

1. Урок 18. Наивный вариант и его проблемы ↗

2. Урок 19. Batch processing ↗

3. Урок 20. Почему не стоит использовать OFFSET на большой таблице ↗

4. Урок 21. Быстрая запись ↗

5. Урок 22. Состояние задания ↗

6. Урок 23. Повторный запуск после ошибки ↗

7. Урок 24. Параллельная обработка ↗

Модуль 6 — Обновление изменяющейся базы

4 урока

1. Урок 25. Новые записи ↗

2. Урок 26. Изменённые записи ↗

3. Урок 27. Удалённые записи ↗

4. Урок 28. Смена embedding-модели ↗

Модуль 7 — Индексы pgvector

6 уроков

1. Урок 29. Exact search ↗

2. Урок 30. HNSW ↗

3. Урок 31. IVFFlat ↗

4. Урок 32. HNSW против IVFFlat ↗

5. Урок 33. Когда индекс не используется ↗

6. Урок 34. EXPLAIN ANALYZE ↗

Модуль 8 — Фильтрация и права доступа

4 урока

1. Урок 35. Векторный поиск с обычными фильтрами ↗

2. Урок 36. Проблема фильтра после ANN-поиска ↗

3. Урок 37. Стратегии фильтрации ↗

4. Урок 38. Row-Level Security ↗

Модуль 9 — Гибридный поиск

4 урока

1. Урок 39. Почему векторов недостаточно ↗

2. Урок 40. Полнотекстовый поиск PostgreSQL ↗

3. Урок 41. Объединяем keyword и vector search ↗

4. Урок 42. Метаданные как часть ранжирования ↗

Модуль 10 — Оценка качества

5 уроков

1. Урок 43. Тестовый набор запросов ↗

2. Урок 44. Метрики retrieval ↗

3. Урок 45. Ground truth ↗

4. Урок 46. Benchmark runner ↗

5. Урок 47. Нагрузочное тестирование ↗

Модуль 11 — Сервис поиска

4 урока

1. Урок 48. Репозиторий и сервисный слой ↗

2. Урок 49. Безопасные параметры ↗

3. Урок 50. Пул соединений ↗

4. Урок 51. Логи и трассировка ↗

Модуль 12 — MCP

7 уроков

1. Урок 52. Что такое MCP ↗

2. Урок 53. Первый MCP-сервер ↗

3. Урок 54. MCP tool semantic_search ↗

4. Урок 55. Инструмент find_similar_ticket ↗

5. Урок 56. Инструмент get_ticket ↗

6. Урок 57. Почему не нужно давать execute_any_sql ↗

7. Урок 58. Отдельный пользователь PostgreSQL для MCP ↗

Модуль 13 — Подключение к Windsurf

4 урока

1. Урок 59. Конфигурация MCP ↗

2. Урок 60. Первые запросы ↗

3. Урок 61. Анализ вызова инструмента ↗

4. Урок 62. Ошибки MCP ↗

Модуль 14 — Эксплуатация

5 уроков

1. Урок 63. Резервное копирование ↗

2. Урок 64. Размер базы ↗

3. Урок 65. Партиционирование ↗

4. Урок 66. Репликация и чтение ↗

5. Урок 67. Мониторинг ↗

Модуль 15 — Финальный проект

3 урока

1. Урок 68. Финальная архитектура ↗

2. Урок 69. Полный сценарий ↗

3. Урок 70. Итоговый аудит ↗