Курс за обучение по ИИ за Postgres

Въведение в ИИ в Postgres

• Преглед на ИИ и системи, базирани на данни
• Применения на ИИ в среди Postgres
• Архитектурни разглеждания за задачи, свързани с ИИ

Подготовка на средата

• Инсталиране на PostgreSQL и конфигуриране на pgvector
• Подготовка на Python за интеграции с ИИ
• Свързване на Postgres с локални и облачни LLM модели

Разширения за ИИ и векторни бази данни

• Разбиране на векторните вграждания в Postgres
• Използване на pgvector за търсене по прилика и семантични запитвания
• Бенчмаркиране на разширенията за ИИ срещу външни векторни хранилища

Интегриране на LLM модели с Postgres

• Свързване на Postgres с OpenAI, Deepseek, Qwen и Mistral Small
• Проектиране на пайплайни за запитвания, базирани на ИИ
• Ефективно съхранение и извличане на векторни вграждания

Създаване на умни системи за запитвания

• Преобразуване на естествен език в SQL чрез LLM модели
• Автоматизиране на генерирането и оптимизацията на запитвания
• Търсене и сумиране на база данни с помощта на ИИ

Оптимизиране на Postgres за задачи, свързани с ИИ

• Стратегии за индексиране на векторни вграждания
• Настройка на ефективността и кеширане за запитвания, свързани с ИИ
• Разширяване на Postgres чрез разпределени и облачни архитектури

Сигурност и управление в бази данни с интеграция на ИИ

• Разглеждане на поверителността на данните и съответствието с нормативната база
• Управление на API ключове и контрол на достъпа
• Аудиране на взаимодействията с ИИ и регистрите на запитванията

Кейс-стадии и корпоративни приложения

• Системи за препоръки, базирани на ИИ, с Postgres
• Корпоративно търсене и аналитика чрез векторни вграждания
• Автоматизация и предиктивно моделиране в рамките на Postgres

Резюме и следващи стъпки