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Schulungsübersicht

Einführung in KI in PostgreSQL

  • Überblick über KI- und datengetriebene Systeme
  • Anwendungsfälle für KI in PostgreSQL-Umgebungen
  • Architekturüberlegungen für KI-Anwendungsfälle

Umgebung einrichten

  • Installation von PostgreSQL und Konfiguration von pgvector
  • Vorbereitung von Python für KI-Integrationen
  • Anbindung von PostgreSQL an lokale und Cloud-basierte LLMs

KI-Erweiterungen und Vektordatenbanken

  • Verständnis von Vektor-Embeddings in PostgreSQL
  • Verwendung von pgvector für Ähnlichkeitssuche und semantische Abfragen
  • Benchmarking von KI-Erweiterungen gegenüber externen Vektorspeichern

Integration von LLMs mit PostgreSQL

  • Anbindung von PostgreSQL an OpenAI, Deepseek, Qwen und Mistral Small
  • Design von KI-Abfragepipelines
  • Effizientes Speichern und Abrufen von Embeddings

Aufbau intelligenter Abfragesysteme

  • Natürlichsprachliche zu SQL-Konvertierung mittels LLMs
  • Automatisierung der Abfragegenerierung und -optimierung
  • KI-unterstützte Datenbanksuche und Zusammenfassung

Optimierung von PostgreSQL für KI-Anwendungsfälle

  • Indizierungsmethoden für Embeddings
  • Leistungsoptimierung und Caching für KI-Abfragen
  • Skalierung von PostgreSQL mit verteilten und Cloud-Architekturen

Sicherheit und Governance in KI-gestützten Datenbanken

  • Datenschutz- und Compliance-Betrachtungen
  • Verwaltung von API-Schlüsseln und Zugriffskontrollen
  • Auditierung von KI-Interaktionen und Abfrageprotokollen

Fallbeispiele und Unternehmensanwendungsfälle

  • KI-gestützte Empfehlungssysteme mit PostgreSQL
  • Enterprise-Suche und Analytics mit Embeddings
  • Automatisierung und prädiktive Modellierung innerhalb von PostgreSQL

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbankkonzepten
  • Erfahrung mit PostgreSQL-Verwaltung oder -Entwicklung
  • Grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Prinzipien

Zielgruppe

  • Datenbankadministratoren, die KI in PostgreSQL integrieren möchten
  • Daten-Ingenieure beim Aufbau KI-gestützter Datenbank-Pipelines
  • Entwickler und Architekten, die intelligente datengetriebene Anwendungen entwerfen
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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