Curs de pregatire AI pentru Postgres

Introducere în AI în Postgres

• Prezentarea AI și a sistemelor conduse de date
• Cazuri de utilizare AI în mediile Postgres
• Aspecte de arhitectură pentru workload-uri de AI

Configurarea Mediului

• Instalarea PostgreSQL și configurarea pgvector
• Setarea Python pentru integrări AI
• Conectarea Postgres la LLM-uri locale și cloud

Extensii AI și Baze de Date Vectoriale

• Înțelegerea vector embeddings în Postgres
• Folosirea pgvector pentru căutare prin similaritate și query-uri semantice
• Benchmarkingul extensiilor AI față de store-urile vectoriale externe

Integrarea LLM-urilor cu Postgres

• Conectarea Postgres cu OpenAI, Deepseek, Qwen și Mistral Small
• Proiectarea pipeline-urilor de query AI
• Stocarea și recuperarea eficientă a embeddings

Construirea Sistemelor de Query Inteligente

• Traducerea limbajului natural în SQL folosind LLM-uri
• Automatizarea generării și optimizării query-urilor
• Căutare și sumarizare a bazei de date asistate de AI

Optimizarea Postgres pentru Workload-urile de AI

• Strategii de indexare pentru embeddings
• Tuning de performanță și caching pentru query-urile de AI
• Scalarea Postgres cu arhitecturi distribuite și cloud

Securitate și Guvernare în Bazele de Date cu AI

• Aspecte privind confidențialitatea datelor și conformitatea
• Gestionarea cheilor API și controlul accesului
• Auditul interacțiunilor cu AI și a jurnalului de query-uri

Cazuri de Studiu și Utilizări Enterprise

• Sisteme de recomandare alimentate de AI cu Postgres
• Căutare enterprise și analitice cu embeddings
• Automatizare și modelare predictivă în interiorul Postgres

Rezumat și Pași Următori