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Temario del curso

Introducción a la IA en Postgres

  • Visión general de sistemas de IA e impulsados por datos
  • Casos de uso de IA en entornos Postgres
  • Consideraciones de arquitectura para cargas de trabajo de IA

Preparación del entorno

  • Instalación de PostgreSQL y configuración de pgvector
  • Configuración de Python para integraciones de IA
  • Conexión de Postgres con LLMs locales y en la nube

Extensiones de IA y bases de datos vectoriales

  • Comprensión de incrustaciones vectoriales en Postgres
  • Uso de pgvector para búsqueda de similitud y consultas semánticas
  • Evaluación comparativa entre extensiones de IA y almacenes vectoriales externos

Integración de LLMs con Postgres

  • Conexión de Postgres con OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral Small
  • Diseño de tuberías de consulta con IA
  • Almacenamiento y recuperación eficiente de incrustaciones vectoriales

Desarrollo de sistemas de consulta inteligentes

  • Conversión de lenguaje natural a SQL mediante LLMs
  • Automatización de la generación y optimización de consultas
  • Búsqueda y resumen de bases de datos asistido por IA

Optimización de Postgres para cargas de trabajo de IA

  • Estrategias de indexación para incrustaciones vectoriales
  • Ajuste de rendimiento y almacenamiento en caché para consultas de IA
  • Escalado de Postgres con arquitecturas distribuidas y en la nube

Seguridad y gobernanza en bases de datos habilitadas para IA

  • Consideraciones de privacidad de datos y cumplimiento normativo
  • Gestión de claves API y control de acceso
  • Auditoría de interacciones de IA y registros de consultas

Estudios de caso y casos de uso empresarial

  • Sistemas de recomendación con IA basados en Postgres
  • Búsqueda y análisis empresarial con incrustaciones vectoriales
  • Automatización y modelado predictivo dentro de Postgres

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de SQL y conceptos de bases de datos relacionales
  • Experiencia con la administración o desarrollo de Postgres
  • Conocimientos básicos de principios de IA y aprendizaje automático

Público objetivo

  • Administradores de bases de datos que deseen integrar IA en Postgres
  • Ingenieros de datos que construyen tuberías de bases de datos con IA
  • Desarrolladores y arquitectos que diseñan aplicaciones inteligentes impulsadas por datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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