Schulungsübersicht

Grundlagen des Unternehmens-AI für PostgreSQL

  • Positionierung von PostgreSQL in moderner AI-Infrastruktur
  • Lebenszyklus von AI-Modellen und Architektur von Datenpipelines
  • Integration von AI mit Unternehmensdatenstrategie

Bereitstellung von PostgreSQL für AI-Workloads

  • Installation von PostgreSQL und erforderlichen AI-Erweiterungen
  • Konfiguration von pgvector und AI-Verarbeitungs-Plugins
  • Optimierung von PostgreSQL für Einbettung und Inferenzleistung

Strategien zur AI-Integration

  • Verbindung von PostgreSQL mit Deepseek, Qwen, Mistral Small und OpenAI
  • Erstellung von RESTful-APIs für die Interaktion zwischen AI und PostgreSQL
  • Einbettung von LLM-gestützten Analysen direkt in SQL-Abfragen

Vektordatenbanken und semantische Intelligenz

  • Verständnis von Embeddings und Vektorsimilaritätssuche
  • Implementierung von pgvector für semantisches Retrieval
  • Integration von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken

Performance-Optimierung und Tuning

  • Hochleistungssuchindizierung und Caching für AI-gestützte Abfragen
  • Parallelisierung der Abfrageausführung und Workload-Partitionierung
  • horizontales Skalieren von PostgreSQL in AI-Anwendungen

Sicherheit, Compliance und Governance

  • Datenherkunft und Modelltransparenz in PostgreSQL
  • Zugriffssteuerung und Audit-Logging für AI-Daten
  • Einhaltung von GDPR, SOC 2 und ISO 27001-Standards

Automatisierung und Überwachung

  • Verwendung von AI für die Datenbanküberwachung und Anomaliedetektion
  • Automatische Erstellung und Optimierung von SQL-Abfragen mit LLMs
  • Integration von PostgreSQL-Logs in AI-gestützte Observabilitätspartformen

Unternehmensfallstudien und zukünftige Entwicklung

  • Unternehmensweite Bereitstellung von AI mit PostgreSQL
  • Kosten-Performance-Optimierung in Produktionsumgebungen
  • Entwicklungsrichtungen in AI-eigenen relationellen Datenbanken

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von relationellen Datenbanksystemen und SQL
  • Erfahrung in PostgreSQL-Administration und -Entwicklung
  • Vertrautheit mit AI/ML-Modellen und Datenverarbeitungsworkflows

Zielgruppe

  • Unternehmensdatenarchitekten, die AI mit PostgreSQL integrieren
  • Engineering-Verantwortliche für AI-gestützte Datenbanksysteme
  • Datenbankadministratoren, die sichere AI-fähige Umgebungen verwalten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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