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Schulungsübersicht

Einführung in KI in PostgreSQL

  • Überblick über KI und datengetriebene Systeme
  • Einsatzmöglichkeiten von KI in PostgreSQL-Umgebungen
  • Architekturaspekte für KI-Workloads

Einrichtung der Umgebung

  • Installation von PostgreSQL sowie Konfiguration von pgvector
  • Einrichten von Python für KI-Integrationen
  • Verknüpfung von PostgreSQL mit lokalen und cloudbasierten Large Language Models

KI-Erweiterungen und Vektordatenbanken

  • Verständnis von Vektor-Embeddings in PostgreSQL
  • Nutzung von pgvector zur Ähnlichkeitssuche und semantischen Abfragen
  • Vergleich zwischen KI-Erweiterungen in PostgreSQL und externen Vektorspeichern

Integration von Large Language Models mit PostgreSQL

  • Anbindung von PostgreSQL an OpenAI, Deepseek, Qwen und Mistral Small
  • Gestaltung von KI-gesteuerten Abfragepipelines
  • Effizientes Speichern sowie Zurückholen von Embeddings

Entwicklung intelligenter Abfragesysteme

  • Umwandlung natürlicher Sprache in SQL-Code mithilfe von Large Language Models
  • Automatisierung der Abfragegenerierung und -optimierung
  • KI-unterstützte Datenbanksuche sowie Zusammenfassung von Inhalten

Optimierung von PostgreSQL für KI-Workloads

  • Indexierungsstrategien speziell für Embeddings
  • Performance-Optimierung sowie Caching von KI-basierten Abfragen
  • Skalierung von PostgreSQL mittels verteilter und Cloud-basierter Architekturen

Sicherheit und Governance in KI-aktivierten Datenbanken

  • Datenschutzaspekte sowie rechtliche Compliance-Vorgaben
  • Verwaltung von API-Schlüsseln sowie Zugriffsrechten
  • Überwachung und Auditing von KI-Interaktionen sowie Abfragelogs

Fallstudien und unternehmensrelevante Anwendungsbeispiele

  • KI-gestützte Empfehlungssysteme auf Basis von PostgreSQL
  • Unternehmensweite Suche und Analysen unter Einsatz von Embeddings
  • Automatisierung sowie prädiktive Modellierung innerhalb von PostgreSQL

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in SQL sowie relationalen Datenbankkonzepten
  • Erfahrung in der Administration oder Entwicklung unter PostgreSQL
  • Basiswissen über KI und grundlegende Prinzipien des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • Datenbankadministratoren, die KI in PostgreSQL integrieren möchten
  • Dateningenieure, die KI-gestützte Datenbank-Pipelines entwickeln
  • Entwickler und Architekten, die intelligente datengetriebene Anwendungen konzipieren
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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