Curs de pregatire AI pentru Postgres

Introducere în AI în Postgres

• Prezentarea sistemelor de AI și bazate pe date
• Cazuri de utilizare AI în mediul Postgres
• Considerații arhitecturale pentru workload-uri de AI

Configurarea mediului

• Instalarea PostgreSQL și configurarea pgvector
• Configurarea Python pentru integrări AI
• Conectarea Postgres la LLM-uri locale și bazate pe cloud

Extensii AI și baze de date vectoriale

• Înțelegerea embeddings vectoriale în Postgres
• Utilizarea pgvector pentru căutare de similaritate și interogări semantice
• Benchmarking al extensiilor AI vs. stocatoare vectoriale externe

Integrarea LLM-urilor cu Postgres

• Conectarea Postgres cu OpenAI, Deepseek, Qwen și Mistral Small
• Proiectarea pipeline-urilor de interogări AI
• Stocarea și recuperarea eficientă a embeddings-urilor

Construirea sistemelor de interogări inteligente

• Transformarea limbajului natural în SQL folosind LLM-uri
• Automatizarea generării și optimizării interogărilor
• Căutare și sumarizare a bazei de date asistate de AI

Optimizarea Postgres pentru workload-uri de AI

• Strategii de indexare pentru embeddings
• Optimizarea performanței și caching pentru interogări AI
• Scalabilitatea Postgres cu arhitecturi distribuite și bazate pe cloud

Securitate și guvernanță în bazele de date cu AI

• Considerații privind confidențialitatea datelor și conformitatea
• Gestionarea cheilor API și controlul accesului
• Auditul interacțiunilor AI și a jurnalului de interogări

Cazuri de studiu și utilizări enterprise

• Sisteme de recomandări alimentate de AI cu Postgres
• Căutare și analitice enterprise cu embeddings
• Automatizare și modelare predictivă în Postgres

Concluzii și pașii următori