Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 21 hodiny
Návrh Školení
Úvod do AI v Postgres
- Přehled AI a systémů poháněných daty
- Příklady využití AI v prostředí Postgres
- Architektonické úvahy pro AI úlohy
Nastavení prostředí
- Instalace PostgreSQL a konfigurace pgvector
- Nastavení Pythonu pro integrace AI
- Propojení Postgres s lokálními a cloudovými LLM
AI rozšíření a vektorové databáze
- Pochopení vektorových embeddingů v Postgres
- Použití pgvector pro podobnostní vyhledávání a semantické dotazy
- Benchmarkování AI rozšíření oproti externím vektorovým úložištím
Integrace LLM s Postgres
- Propojení Postgres s OpenAI, Deepseek, Qwen a Mistral Small
- Design AI dotazových kanálů (pipelines)
- Efektivní ukládání a načítání embeddingů
Stavba inteligentních systémů dotazů
- Převod přirozeného jazyka na SQL pomocí LLM
- Automatizace generování a optimalizace dotazů
- AI asistované vyhledávání a shrtování databáze
Optimalizace Postgres pro AI úlohy
- Strategie indexace pro embeddingy
- Vyladování výkonu a mezipaměťování pro AI dotazy
- Masírování Postgres pomocí distribuovaných a cloudových architektur
Bezpečnost a správa v databázích s AI
- Otázky ochrany soukromí dat a souladu s předpisy
- Správa API klíčů a kontroly přístupu
- Audit interakcí AI a logů dotazů
Kazusové studie a podnikové využití
- Systémy doporučení poháněné AI v Postgres
- Podnikové vyhledávání a analýza pomocí embeddingů
- Automatizace a prediktivní modelování v Postgres
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení SQL a konceptů relačních databází
- Zkušenosti s administrací nebo vývojem pro Postgres
- Základní znalosti principů umělé inteligence a strojového učení
Cílová skupina
- Administrátoři databází, kteří chtějí integrovat AI do Postgres
- Inženýři dat budující databázové koncovky poháněné AI
- Vývojáři a architekti projektující inteligentní aplikace založené na datech
