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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Enterprise-KI-Grundlagen für PostgreSQL
- Positionierung von PostgreSQL in der modernen KI-Infrastruktur
- KI-Modelllebenszyklus und Architektur von Datenpipelines
- Integration von KI in die Enterprise-Datenstrategie
Bereitstellung von PostgreSQL für KI-Workloads
- Installation von PostgreSQL und der erforderlichen KI-Erweiterungen
- Konfiguration von pgvector und KI-Verarbeitungselementen
- Optimierung von PostgreSQL für Embedding- und Inferenzleistung
KI-Integrationsstrategien
- Anbindung von PostgreSQL an Deepseek, Qwen, Mistral Small und OpenAI
- Aufbau von RESTful-APIs für die Interaktion zwischen KI und PostgreSQL
- Integration von LLM-gesteuerten Analysen direkt in SQL-Abfragen
Vektordatenbanken und semantische Intelligenz
- Verständnis von Embeddings und der Vektorsimilaritätssuche
- Implementierung von pgvector für die semantische Abfrage
- Integration von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken
Leistungstuning und Optimierung
- Leistungsfähige Indizierung und Caching für KI-gesteuerte Abfragen
- Parallele Abfrageausführung und Workload-Partitionierung
- Horizontales Skalieren von PostgreSQL in KI-Anwendungen
Sicherheit, Compliance und Governance
- Datenherkunft und Modelltransparenz in PostgreSQL
- Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung für KI-Daten
- Einhaltung von DSGVO, SOC 2 und ISO 27001 Standards
Automatisierung und Überwachung
- Einsatz von KI für Datenbanküberwachung und Anomalieerkennung
- Automatisierung der SQL-Abfragegenerierung und -Optimierung mit LLMs
- Integration von PostgreSQL-Logs mit KI-gestützten Observability-Plattformen
Enterprise-Fallstudien und Zukunftsroadmap
- Enterprise-Bereitstellungen von KI mit PostgreSQL
- Optimierung der Kosten-Leistungs-Relation in Produktivumgebungen
- Aufkommende Trends in KI-nativen relationalen Datenbanken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von relationalen Datenbanksystemen und SQL
- Erfahrung mit der Verwaltung und Entwicklung von PostgreSQL
- Vertrautheit mit KI-/ML-Modellen und Datenverarbeitungsworkflows
Zielgruppe
- Enterprise-Datenarchitekten, die KI mit PostgreSQL integrieren
- Ingenieursverantwortliche, die für KI-gesteuerte Datenbanksysteme zuständig sind
- Datenbankadministratoren, die sichere, KI-fähige Umgebungen verwalten
