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Temario del curso

Introducción a la IA en PostgreSQL

  • Panorama general de sistemas basados en IA y datos
  • Casos de uso de IA dentro de entornos PostgreSQL
  • Consideraciones arquitectónicas para cargas de trabajo de IA

Configuración del entorno

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

Extensiones de IA y bases de datos vectoriales

  • Comprensión de las incrustaciones vectoriales (embeddings) en PostgreSQL
  • Uso de pgvector para búsqueda por similitud y consultas semánticas
  • Evaluación comparativa entre extensiones de IA y almacenes vectoriales externos

Integración de LLMs con PostgreSQL

  • Conexión de PostgreSQL con OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral Small
  • Diseño de pipelines de consultas con IA
  • Almacenamiento y recuperación eficientes de incrustaciones vectoriales

Construcción de sistemas de consulta inteligentes

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

Optimización de PostgreSQL para cargas de trabajo de IA

  • Estrategias de indexación para incrustaciones vectoriales
  • Ajuste de rendimiento y caché para consultas con IA
  • Escalado de PostgreSQL mediante 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 con IA y registros de consultas

Estudios de casos y aplicaciones empresariales

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de SQL y conceptos de bases de datos relacionales
  • Experiencia con la administración o desarrollo de PostgreSQL
  • Conocimientos básicos sobre principios de IA y aprendizaje automático (machine learning)

Público objetivo

  • Administradores de bases de datos que desean integrar IA en PostgreSQL
  • Ingenieros de datos que construyen pipelines de bases de datos impulsados por IA
  • Desarrolladores y arquitectos que diseñan aplicaciones inteligentes basadas en datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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