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Schulungsübersicht

Grundlagen der Enterprise-KI für PostgreSQL

  • Positionierung von PostgreSQL in moderner KI-Infrastruktur
  • Lebenszyklus von KI-Modellen und Daten-Pipeline-Architektur
  • Integration von KI in die Enterprise-Datenstrategie

Bereitstellung von PostgreSQL für KI-Arbeitslasten

  • Installation von PostgreSQL und erforderlichen KI-Erweiterungen
  • Konfiguration von pgvector und KI-Verarbeitungsplugins
  • Optimierung von PostgreSQL für Embedding- und Inferenzleistung

KI-Integrationsstrategien

  • Anbindung von PostgreSQL an Deepseek, Qwen, Mistral Small und OpenAI
  • Aufbau RESTful-APIs für die Interaktion zwischen KI und PostgreSQL
  • Einbettung LLM-gestützter Analysen direkt in SQL-Abfragen

Vektordatenbanken und semantische Intelligenz

  • Verständnis von Embeddings und Vektor-Ähnlichkeitssuche
  • Implementierung von pgvector für semantische Abrufe
  • Integration von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken

Leistungsoptimierung und Feinabstimmung

  • Hochleistungsindizierung und Caching für KI-gesteuerte Abfragen
  • Parallele Abfrageausführung und Arbeitslast-Partitionierung
  • Horizontale Skalierung von PostgreSQL in KI-Anwendungen

Sicherheit, Compliance und Governance

  • Datenherkunft (Data Lineage) und Modelltransparenz in PostgreSQL
  • Zugriffskontrollen und Audit-Protokollierung für KI-Daten
  • Einhaltung der Standards GDPR, SOC 2 und ISO 27001

Automatisierung und Monitoring

  • Einsatz von KI für Datenbankmonitoring und Anomalieerkennung
  • Automatisierung der SQL-Abfragegenerierung und -optimierung mit LLMs
  • Integration von PostgreSQL-Logs in KI-gestützte Observability-Plattformen

Enterprise-Fallbeispiele und zukünftige Roadmap

  • Bereitstellungen im Enterprise-Massstab mit KI und PostgreSQL
  • Kosten-Leistungs-Optimierung in Produktionsumgebungen
  • Aufkommende Trends bei KI-nativen relationalen Datenbanken

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von relationalen Datenbank-Systemen und SQL
  • Erfahrung mit PostgreSQL-Administration und -Entwicklung
  • Vertrautheit mit KI/ML-Modellen und Datenverarbeitungsworkflows

Zielgruppe

  • Enterprise-Datenarchitekten, die KI mit PostgreSQL integrieren
  • Engineering-Leiter, die für KI-gesteuerte Datenbanksysteme verantwortlich sind
  • Datenbankadministratoren, die sichere KI-fähige Umgebungen verwalten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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