Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.
Durata 21 ore
Struttura del corso
Fondamenti dell'IA aziendale per PostgreSQL
- Posizionamento di PostgreSQL nell'infrastruttura moderna per l'IA
- Ciclo di vita dei modelli di IA e architettura dei pipeline di dati
- Integrazione dell'IA con la strategia dei dati aziendali
Distribuzione di PostgreSQL per carichi di lavoro AI
- Installazione di PostgreSQL e delle estensioni IA necessarie
- Configurazione di pgvector e plugin per l'elaborazione AI
- Ottimizzazione di PostgreSQL per le prestazioni di embedding e inferenza
Strategie di integrazione IA
- Collegamento di PostgreSQL con Deepseek, Qwen, Mistral Small e OpenAI
- Creazione di API RESTful per l'interazione IA-PostgreSQL
- Incorporamento di analisi guidate da LLM direttamente nelle query SQL
Database vettoriali e intelligenza semantica
- Comprensione degli embedding e della ricerca di somiglianza vettoriale
- Implementazione di pgvector per il recupero semantico
- Integrazione di PostgreSQL con database vettoriali ibridi
Ottimizzazione delle prestazioni e tuning
- Indicizzazione ad alte prestazioni e caching per query guidate dall'IA
- Esecuzione parallela delle query e partizionamento del carico di lavoro
- Scalabilità orizzontale di PostgreSQL nelle applicazioni IA
Sicurezza, conformità e governance
- Genealogia dei dati e trasparenza dei modelli in PostgreSQL
- Controllo degli accessi e logging di audit per i dati di IA
- Conformità agli standard GDPR, SOC 2 e ISO 27001
Automazione e monitoraggio
- Utilizzo dell'IA per il monitoraggio del database e il rilevamento delle anomalie
- Automazione della generazione e ottimizzazione delle query SQL con LLM
- Integrazione dei log di PostgreSQL con piattaforme di osservabilità alimentate dall'IA
Casi studio aziendali e roadmap futura
- Distribuzioni su scala aziendale di IA con PostgreSQL
- Ottimizzazione dei costi e delle prestazioni negli ambienti di produzione
- Tendenze emergenti nei database relazionali nativi per l'IA
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei sistemi di database relazionali e del SQL
- Esperienza nella gestione e nello sviluppo con PostgreSQL
- Familiarità con i modelli di IA/ML e i workflow di elaborazione dei dati
Target
- Architetti di dati aziendali che integrano l'IA con PostgreSQL
- Responsabili tecnici incaricati dei sistemi di database guidati dall'IA
- Amministratori di database che gestiscono ambienti abilitati all'IA in modo sicuro
