Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 21 godzin
Plan Szkolenia
Fundamenty AI dla PostgreSQL w środowisku enterprise
- Pozycjonowanie PostgreSQL w nowoczesnej infrastrukturze AI
- Cykł życia modelu AI i architektura pipeline'ów danych
- Integrowanie AI ze strategią danych enterprise
Wdrażanie PostgreSQL dla obciążeń AI
- Instalacja PostgreSQL i wymaganych rozszerzeń AI
- Konfiguracja pgvector i wtyczek przetwarzania AI
- Optymalizacja PostgreSQL pod kątem wydajności wbudowywania (embedding) i inferencji
Strategie integracji AI
- Łączenie PostgreSQL z Deepseek, Qwen, Mistral Small i OpenAI
- Budowanie API REST do interakcji między AI a PostgreSQL
- Wbudowywanie analityki opartej na LLM bezpośrednio w zapytaniach SQL
Bazy danych wektorowych i inteligencja semantyczna
- Rozumienie embeddingów i wyszukiwania podobieństwa wektorowego
- Implementacja pgvector dla odzyskiwania semantycznego
- Integrowanie PostgreSQL z hybrydowymi bazami danych wektorowych
Dostrojenie i optymalizacja wydajności
- Indeksowanie i cache'ing o wysokiej wydajności dla zapytań sterowanych AI
- Równoległe wykonanie zapytań i podział obciążeń pracy
- Skalowanie PostgreSQL poziomo w aplikacjach AI
Bezpieczeństwo, zgodność i zarządzanie
- Pochodzenie danych i przejrzystość modeli w PostgreSQL
- Kontrola dostępu i logowanie audytowe dla danych AI
- Zgodność ze standardami RODO (GDPR), SOC 2 i ISO 27001
Automatyzacja i monitorowanie
- Wykorzystanie AI do monitorowania bazy danych i wykrywania anomalii
- Automatyzacja generowania i optymalizacji zapytań SQL za pomocą LLM
- Integrowanie logów PostgreSQL z platformami obserwowalności napędzanymi AI
Przypadki enterprise i roadmapa na przyszłość
- Wdrożenia AI w skali enterprise z użyciem PostgreSQL
- Optymalizacja kosztów i wydajności w środowiskach produkcyjnych
- Narastające trendy w relacyjnych bazach danych natywnych dla AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość systemów baz danych relacyjnych i języka SQL
- Doświadczenie w administracji i rozwoju aplikacji opartych o PostgreSQL
- Znajomość modeli AI/ML oraz workflow przetwarzania danych
Grupa docelowa
- Architekci danych enterprise integrujący AI z PostgreSQL
- Kierownicy inżynierii odpowiedzialni za systemy baz danych napędzane AI
- Administratorzy baz danych zarządzający bezpiecznymi środowiskami z funkcjami AI
