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Dauer 21 Stunden (3 Tage)
Schulungsübersicht
Grundlagen der Enterprise-KI für PostgreSQL
- Positionierung von PostgreSQL in der modernen KI-Infrastruktur
- Lebenszyklus von KI-Modellen und Architektur von Datenpipelines
- Integration von KI in die Enterprise-Datenstrategie
Deployment von PostgreSQL für KI-Workloads
- Installation von PostgreSQL und erforderlicher KI-Erweiterungen
- Konfiguration von pgvector und KI-Verarbeitungs-Plugins
- Optimierung von PostgreSQL für die Leistungsfähigkeit von Embeddings und Inferenz
KI-Integrationsstrategien
- Anbindung von PostgreSQL an Deepseek, Qwen, Mistral Small und OpenAI
- Aufbau von RESTful-APIs für die Interaktion zwischen KI und PostgreSQL
- Eingebettete LLM-gestützte Analysen direkt in SQL-Abfragen
Vektordatenbanken und semantische Intelligenz
- Verständnis von Embeddings und der Ähnlichkeitssuche in Vektorräumen
- Implementierung von pgvector für semantische Abrufe
- Integration von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken
Performance-Tuning und Optimierung
- Hocheffizientes Indexieren und Caching für KI-gestützte Abfragen
- Parallele Abfrageausführung und Workload-Partitionierung
- Horizontales Skalieren von PostgreSQL in KI-Anwendungen
Sicherheit, Compliance und Governance
- Datenherkunft (Data Lineage) und Transparenz der Modelle in PostgreSQL
- Zugriffskontrolle und Audit-Logging für KI-Daten
- Einhaltung von Standards wie DSGVO, SOC 2 und ISO 27001
Automatisierung und Monitoring
- Einsatz von KI für Datenbank-Monitoring und Anomalie-Erkennung
- Automatisierung der SQL-Abfragegenerierung und -Optimierung mit LLMs
- Integration von PostgreSQL-Logs in KI-gestützte Observability-Plattformen
Enterprise-Fallstudien und zukünftige Ausrichtung
- Enterprise-weite Deployment von KI mit PostgreSQL
- Kosten-Leistungs-Optimierung in Produktivumgebungen
- Aufkommende Trends bei KI-nativen relationalen Datenbanken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von relationalen Datenbank-Systemen und SQL
- Erfahrung in der Administration und Entwicklung mit PostgreSQL
- Kenntnisse in KI/ML-Modellen und Datenverarbeitungs-Workflows
Zielgruppe
- Enterprise-Data-Architekten, die KI in PostgreSQL integrieren
- Ingenieurverantwortliche, die für KI-gestützte Datenbank-Systeme zuständig sind
- Datenbank-Administratoren, die sichere KI-fähige Umgebungen verwalten
