课程链接: https://www.coursera.org/learn/vector-search-with-relational-databases-using-postgresql
随着人工智能和大数据技术的发展，向量数据库在推荐引擎、图像识别、自然语言处理等领域扮演着越来越重要的角色。近期我发现了一门Coursera微课程——《Vector Search with Relational Databases using PostgreSQL》，非常适合数据科学家、机器学习工程师、生成式AI工程师以及软件开发者等数据相关岗位学习与提升。
这门课程主要围绕在关系数据库中实现向量搜索的实用操作展开，特别是以PostgreSQL为例，详细介绍了支持向量数据类型的结构、相似性搜索的操作符，以及如何利用pg-vector插件进行大规模批量插入。课程内容丰富，逻辑清晰，适合已有SQL基础的开发者快速掌握向量搜索的实战技能。
我个人认为，这门课程不仅能帮助你理解关系数据库中实现高效向量搜索的原理，还能让你掌握实际操作技巧，为在智能推荐、搜索引擎等行业的工作增添核心竞争力。无论你是数据科学入门者还是有一定基础的开发者，都值得一试！
强烈推荐大家报名学习，让我们共同拥抱数智时代的到来！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/vector-search-with-relational-databases-using-postgresql