感谢您发送咨询！我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订！我们的团队成员将很快与您联系。
课程时长 21 小时
课程大纲
Postgres 中的人工智能简介
- 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
- 设置 Python 以进行 AI 集成
- 连接 Postgres 到本地和基于云的 LLM
AI 扩展和向量数据库
- 理解 Postgres 中的向量嵌入
- 使用 pgvector 进行相似度搜索和语义查询
- 基准测试 AI 扩展与外部向量存储
将 LLM 与 Postgres 集成
- 连接 Postgres 与 OpenAI、Deepseek、Qwen 和 Mistral Small
- 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 将自然语言转换为 SQL
- 自动化查询生成和优化
- AI 辅助的数据库搜索和摘要
优化 Postgres 以处理 AI 工作负载
- 嵌入的索引策略
- AI 查询的性能调整和缓存
- 使用分布式和云架构扩展 Postgres
AI 启用数据库的安全性和治理
- 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
案例研究和企业用例
- Postgres 的 AI 驱动推荐系统
- 使用嵌入的企业搜索和分析
- Postgres 内的自动化和预测建模
摘要和后续步骤
要求
- 理解 SQL 和关系型数据库概念
- 具有 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 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者和架构师
