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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen der Enterprise-KI für PostgreSQL
- Positionierung von PostgreSQL in der modernen KI-Infrastruktur
- KI-Modell-Lebenszyklus und Architektur von Datenpipelines
- Integration von KI in die Enterprise-Data-Strategie
Einsatz von PostgreSQL für KI-Workloads
- Installation von PostgreSQL und erforderlicher KI-Erweiterungen
- Konfiguration von pgvector und KI-Verarbeitungsplugins
- Optimierung von PostgreSQL für die Leistung von Embeddings und Inferenz
Strategien zur KI-Integration
- Verbindung von PostgreSQL mit Deepseek, Qwen, Mistral Small und OpenAI
- Aufbau von RESTful-APIs für die Interaktion zwischen KI und PostgreSQL
- Einbettung von LLM-gestützten Analysen direkt in SQL-Abfragen
Vektordatenbanken und semantische Intelligenz
- Verständnis von Embeddings und Vektorähnlichkeitsrecherche
- Implementierung von pgvector für semantische Retrieval-Prozesse
- Integration von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken
Leistungsanpassung und Optimierung
- Hocheffizientes Indexieren und Caching für KI-gesteuerte Abfragen
- Parallele Abfrageausführung und Partitionierung von Workloads
- Horizontales Skalieren von PostgreSQL in KI-Anwendungen
Sicherheit, Compliance und Governance
- Datenlineage und Modelltransparenz in PostgreSQL
- Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung für KI-Daten
- Einhaltung der Standards DSGVO, SOC 2 und ISO 27001
Automatisierung und Überwachung
- Einsatz von KI zur Datenbanküberwachung und Anomalieerkennung
- Automatisierung der SQL-Abfragegenerierung und -Optimierung mit LLMs
- Integration von PostgreSQL-Logs in KI-gestützte Observability-Plattformen
Unternehmensfälle und Zukunftsperspektiven
- Enterprise-Einsätze von KI mit PostgreSQL
- Optimierung von Kosten und Leistung in Produktionsumgebungen
- Aufkommende Trends in KI-nativen relationalen Datenbanken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von relationalen Datenbanksystemen und SQL
- Erfahrung in der Administration und Entwicklung von PostgreSQL
- Vertrautheit mit KI/ML-Modellen und Datenverarbeitungsworkflows
Zielgruppe
- Enterprise-Data-Architekten, die KI mit PostgreSQL integrieren
- Engineering-Leads, die für KI-gestützte Datenbanksysteme verantwortlich sind
- Datenbankadministratoren, die sichere KI-fähige Umgebungen verwalten
