Kurzusleírás

Vállalati AI alapjai a PostgreSQL számára

  • A PostgreSQL helyzete a modern AI infrastruktúrában.
  • Az AI modellek élettartama és az adatcsatorna architektúrája.
  • Az AI integrálása a vállalati adatsztratégiába.

A PostgreSQL üzembe helyezése az AI terhelésekhez

  • A PostgreSQL és a szükséges AI kiegészítők telepítése.
  • A pgvector és az AI-feldolgozás plugin-jeinek konfigurálása.
  • Az embedding és az inferencia teljesítményének optimalizálása a PostgreSQL-ben.

AI integrációs stratégiák

  • A PostgreSQL összekapcsolása a Deepseek, Qwen, Mistral Small és OpenAI rendszerekkel.
  • Az AI-PostgreSQL interakció RESTful API-ként történő létrehozása.
  • LLM-alapú elemzések közvetlen beágyazása az SQL lekérdezésekből.

Vektor adatbázisok és szemantikus intelligencia

  • Embeddinglek és vektorszerű hasonlósági keresés alapjai.
  • A pgvector szemantikus lekérdezésekhez történő implementálása.
  • A PostgreSQL híbridd vektoradatbázisokkal való integrálása.

Teljesítménytuning és optimalizálás

  • Az AI-alapú lekérdezések teljesítményének javítása indexelési és gyorsítótár technikákkal.
  • Paralelizált lekérdezés-végrehajtás és terhelés-elosztás.
  • Az AI-alkalmazások szélesszögű skálázása a PostgreSQL-ben.

Biztonság, megfelelőség és felügyelet

  • Az adatösvény és a modellek átláthatósága a PostgreSQL-ben.
  • Az AI adatok hozzáférés-vezérlése és naplózása.
  • A GDPR, SOC 2 és ISO 27001 szabványok megfelelősége.

Automatizálás és monitorozás

  • Az AI használata adatbázis-monitorozáshoz és anomália-érzékeléshez.
  • LLM-k segítségével történő SQL lekérdezések automatikus generálása és optimalizálása.
  • A PostgreSQL naplófájlok integrálása az AI-alapú megfigyelési platformokkal.

Vállalati esetvázak és a jövő tervek

  • A PostgreSQL AI-megoldásai vállalati szintű telepítései.
  • A teljesítmény és költség optimalizálása a termelési környezetekben.
  • Az AI-alapú relációs adatbázisok új trendjei.

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Relációs adatbázisrendszerek és SQL ismerete
  • Tapasztalat a PostgreSQL rendszergazdálásával és fejlesztésével.
  • AI/ML modellek és adatfeldolgozási munkafolyamatok ismerete

Célközönség

  • Vállalati adatarchitektúrák, amelyek AI-t integrálnak a PostgreSQL-be.
  • Mérnöki vezetők, akik felelősek az AI-működtetésű adatbázisrendszerekért.
  • Adatbázis-rendszergazdák, amelyek biztonságos AI-technológiával ellátott környezeteket kezelnek.
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák