Schița de curs

Fundamentele AI la Nivel de Întreprindere pentru PostgreSQL

  • Poziționarea PostgreSQL în infrastructura modernă de AI
  • Ciclul de viață al modelelor de AI și arhitectura fluxurilor de date
  • Integrarea AI în strategia de date la nivel de întreprindere

Implementarea PostgreSQL pentru Sarcini de AI

  • Instalarea PostgreSQL și a extensiilor necesare pentru AI
  • Configurarea pgvector și a pluginurilor de procesare AI
  • Optimizarea PostgreSQL pentru performanța de încorporare și inferență

Strategii de Integrare AI

  • Conectarea PostgreSQL cu Deepseek, Qwen, Mistral Small și OpenAI
  • Construirea de API-uri RESTful pentru interacțiunea AI-PostgreSQL
  • Încorporarea analizelor bazate pe LLM direct în interogările SQL

Baze de Date Vectoriale și Inteligență Semantică

  • Înțelegerea încorporărilor și căutării de similaritate vectorială
  • Implementarea pgvector pentru căutare semantică
  • Integrarea PostgreSQL cu baze de date vectoriale hibride

Optimizarea și Reglarea Performanței

  • Indexare și caching de înaltă performanță pentru interogări conduse de AI
  • Execuția paralelă a interogărilor și partiționarea sarcinilor de lucru
  • Scalarea orizontală a PostgreSQL în aplicațiile de AI

Securitate, Conformitate și Guvernanță

  • Linia de descendență a datelor și transparența modelelor în PostgreSQL
  • Controlul accesului și înregistrarea auditului pentru datele AI
  • Conformitatea cu standardele GDPR, SOC 2 și ISO 27001

Automatizare și Monitorizare

  • Utilizarea AI pentru monitorizarea bazei de date și detectarea anomaliilor
  • Automatizarea generării și optimizării interogărilor SQL cu LLM
  • Integrarea jurnalelor PostgreSQL cu platforme de observabilitate bazate pe AI

Studii de Caz la Nivel de Întreprindere și Plan de Viitor

  • Implementări la scară largă de AI cu PostgreSQL
  • Optimizarea cost-eficienței în mediile de producție
  • Tendințe emergente în bazele de date relaționale native AI

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea sistemelor de baze de date relaționale și a SQL
  • Experiență în administrarea și dezvoltarea PostgreSQL
  • Familiaritate cu modelele AI/ML și fluxurile de procesare a datelor

Publicul Țintă

  • Arhitecți de date la nivel de întreprindere care integrează AI cu PostgreSQL
  • Responsabili de inginerie pentru sisteme de baze de date conduse de AI
  • Administratori de baze de date care gestionează medii securizate activate de AI
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite