Temario del curso

Introducción a la IA en Postgres

  • Panorama de la IA y los sistemas impulsados por datos
  • Casos de uso de IA dentro de entornos de Postgres
  • Consideraciones de arquitectura para cargas de trabajo de IA

Configuración 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 búsquedas por similitud y consultas semánticas
  • Comparación de extensiones de IA con tiendas vectoriales externas

Integración de LLMs con Postgres

  • Conexión de Postgres con OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral Small
  • Diseño de pipelines de consultas de IA
  • Almacenamiento y recuperación eficiente de incrustaciones

Construcción de Sistemas de Consulta Inteligentes

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

Optimización de Postgres para Cargas de Trabajo de IA

  • Estrategias de indexación para incrustaciones
  • Ajuste de rendimiento y 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 sobre privacidad de datos y cumplimiento normativo
  • Gestión de claves de API y control de acceso
  • Auditoría de interacciones de IA y registros de consultas

Estudios de Caso y Casos Empresariales

  • Sistemas de recomendación impulsados por IA con Postgres
  • Búsqueda y análisis empresarial con incrustaciones
  • Automatización y modelado predictivo dentro de Postgres

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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