Návrh Školení

Úvod do AI v Postgresu

  • Přehled AI a datově řízených systémů
  • Užití AI v prostředích Postgresu
  • Architektonické zvažování pro AI úlohy

Nastavení prostředí

  • Instalace PostgreSQL a konfigurace pgvector
  • Nastavení Pythonu pro integraci AI
  • Připojení Postgres k místním a cloudu založeným LLMs

Rozšíření AI a vektorové databáze

  • Pojetí vektorových vložení v Postgresu
  • Použití pgvector pro podobnostní vyhledávání a semantické dotazy
  • Měření výkonu AI rozšíření ve srovnání s externími vektorovými úložišti

Integrování LLMs s Postgresem

  • Připojení Postgresu k OpenAI, Deepseek, Qwen a Mistral Small
  • Návrh potrubin AI dotazů
  • Efektivní ukládání a načítání vložení

Vytváření inteligentních systémů dotazů

  • Přirozený jazyk do SQL pomocí LLMs
  • Automatizace generování a optimalizace dotazů
  • AI-asistované vyhledávání a shrnutí databází

Optimalizace Postgresu pro AI úlohy

  • Strategie indexování pro vložení
  • Výkonnostní optimalizace a vyrovnávací paměti pro AI dotazy
  • Měřitelné škálování Postgresu s distribuovanými a cloudovými architekturami

Bezpečnost a správa v databázích s podporou AI

  • Zvažování ochrany dat a dodržování předpisů
  • Správa klíčů API a řízení přístupu
  • Audit AI interakcí a protokolů dotazů

Případové studie a podniková použití

  • AI-empowerované doporučovací systémy s Postgresem
  • Podnikové vyhledávání a analýza pomocí vložení
  • Automatizace a prediktivní modelování uvnitř Postgresu

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Porozumění SQL a konceptům relační databáze
  • Zkušenosti s administrací nebo vývojem Postgres
  • Základní znalost principů AI a strojového učení

Cílová skupina

  • Správci databází, kteří chtějí integrovat AI do Postgres
  • Data engineers stavějící databázové potrubiny s podporou AI
  • Programátoři a architekti navrhující inteligentní datově řízené aplikace
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie