课程大纲

Postgres 中的 AI 简介

  • AI 和数据驱动系统概述
  • Postgres 环境中的 AI 用例
  • AI 工作负载的架构考虑

环境设置

  • 安装 PostgreSQL 并配置 pgvector
  • 为 AI 集成设置 Python
  • 将 Postgres 连接到本地和云端的 LLM

AI 扩展和向量数据库

  • 理解 Postgres 中的向量嵌入
  • 使用 pgvector 进行相似性搜索和语义查询
  • AI 扩展与外部向量存储的基准测试

将 LLM 与 Postgres 集成

  • 将 Postgres 与 OpenAI、Deepseek、Qwen 和 Mistral Small 连接
  • 设计 AI 查询管道
  • 高效存储和检索嵌入

构建智能查询系统

  • 使用 LLM 进行自然语言到 SQL 的转换
  • 自动化查询生成和优化
  • AI 辅助的数据库搜索和摘要

为 AI 工作负载优化 Postgres

  • 嵌入的索引策略
  • AI 查询的性能调优和缓存
  • 使用分布式和云架构扩展 Postgres

AI 数据库中的安全与治理

  • 数据隐私和合规性考虑
  • 管理 API 密钥和访问控制
  • 审计 AI 交互和查询日志

案例研究与企业用例

  • 使用 Postgres 构建 AI 驱动的推荐系统
  • 使用嵌入进行企业搜索和分析
  • Postgres 中的自动化和预测建模

总结与下一步

要求

  • 了解 SQL 和关系数据库概念
  • 具备 Postgres 管理或开发经验
  • 基本熟悉 AI 和机器学习原理

受众

  • 希望将 AI 集成到 Postgres 中的数据库管理员
  • 构建 AI 驱动数据库管道的数据工程师
  • 设计智能数据驱动应用的开发人员和架构师
 21 小时

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