Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Podstawy AI dla PostgreSQL na poziomie Enterprise

  • Pozycjonowanie PostgreSQL w nowoczesnej infrastrukturze AI
  • Cykl życia modeli AI i architektura potoków danych
  • Integracja AI z strategią danych przedsiębiorstwa

Wdrażanie PostgreSQL dla obciążeń AI

  • Instalacja PostgreSQL i wymaganych rozszerzeń AI
  • Konfiguracja pgvector i wtyczek do przetwarzania AI
  • Optymalizacja PostgreSQL pod kątem wydajności osadzania i wnioskowania

Strategie integracji AI

  • Łączenie PostgreSQL z Deepseek, Qwen, Mistral Small i OpenAI
  • Tworzenie RESTful API do interakcji AI-PostgreSQL
  • Osadzanie analiz napędzanych LLM bezpośrednio w zapytaniach SQL

Bazy danych wektorowe i inteligencja semantyczna

  • Zrozumienie osadzeń i wyszukiwania podobieństwa wektorowego
  • Implementacja pgvector do semantycznego wyszukiwania
  • Integracja PostgreSQL z hybrydowymi bazami danych wektorowych

Dostrajanie i optymalizacja wydajności

  • Indeksowanie i buforowanie wysokiej wydajności dla zapytań napędzanych AI
  • Równoległe wykonywanie zapytań i partycjonowanie obciążeń
  • Skalowanie PostgreSQL w poziomie w aplikacjach AI

Bezpieczeństwo, zgodność i zarządzanie

  • Śledzenie pochodzenia danych i przejrzystość modeli w PostgreSQL
  • Kontrola dostępu i rejestrowanie audytu dla danych AI
  • Zgodność ze standardami GDPR, SOC 2 i ISO 27001

Automatyzacja i monitorowanie

  • Wykorzystanie AI do monitorowania baz danych i wykrywania anomalii
  • Automatyzacja generowania i optymalizacji zapytań SQL za pomocą LLM
  • Integracja logów PostgreSQL z platformami obserwacyjnymi napędzanymi AI

Studia przypadków z przedsiębiorstw i plan na przyszłość

  • Wdrożenia AI z PostgreSQL na skalę enterprise
  • Optymalizacja kosztów i wydajności w środowiskach produkcyjnych
  • Nowe trendy w relacyjnych bazach danych natywnych dla AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość systemów baz danych relacyjnych i SQL
  • Doświadczenie w administracji i rozwoju PostgreSQL
  • Znajomość modeli AI/ML i przepływów przetwarzania danych

Grupa docelowa

  • Architekci danych enterprise integrujący AI z PostgreSQL
  • Kierownicy techniczni odpowiedzialni za systemy baz danych napędzane AI
  • Administratorzy baz danych zarządzający bezpiecznymi środowiskami z AI
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie