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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