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Schulungsübersicht

Grundlagen der Enterprise-KI für PostgreSQL

  • Positionierung von PostgreSQL in moderner KI-Infrastruktur
  • Lebenszyklus von KI-Modellen und Datenpipelines-Architektur
  • Integration von KI mit der Unternehmensdatenstrategie

Bereitstellung von PostgreSQL für KI-Workloads

  • Installation von PostgreSQL und erforderlichen KI-Erweiterungen
  • Konfiguration von pgvector und AI-Verarbeitungsplugins
  • Optimierung von PostgreSQL für Embedding- und Inferenzleistung

KI-Integrationsstrategien

  • Verbindung von PostgreSQL mit Deepseek, Qwen, Mistral Small und OpenAI
  • Aufbau RESTful APIs für die Interaktion zwischen KI und PostgreSQL
  • Einbetten LLM-gestützter Analysen direkt in SQL-Abfragen

Vektordatenbanken und semantische Intelligenz

  • Verständnis von Embeddings und Vektorähnlichkeitssuche
  • Implementierung von pgvector für semantisches Retrieval
  • Integration von PostgreSQL mit hybriden Vektordatenbanken

Leistungs tuning und Optimierung

  • Hochleistungsindexierung und Caching für KI-gestützte Abfragen
  • Parallele Abfrageausführung und Workload-Partitionierung
  • Horizontales Skalieren von PostgreSQL in KI-Anwendungen

Sicherheit, Compliance und Governance

  • Datenlinie und Modellausstattung in PostgreSQL
  • Zugriffssteuerung und Audit-Logging für KI-Daten
  • Einhaltung von GDPR-, 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 zukünftige Roadmap

  • Enterprise-Scale-Deployments von KI mit PostgreSQL
  • Kosten-Leistungs-Optimierung in Produktionsumgebungen
  • Aufkommende Trends in KI-nativen relationalen Datenbanken

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von relationalen Datenbankssystemen und SQL
  • Erfahrung mit PostgreSQL-Verwaltung und -Entwicklung
  • Vertrautheit mit KI/ML-Modellen und Datenverarbeitungswerkflüssen

Zielgruppe

  • Unternehmens-Datenarchitekten, die KI mit PostgreSQL integrieren
  • Engineering-Leiter, die für KI-gestützte Datenbanksysteme verantwortlich sind
  • Datenbankadministratoren, die sichere, KI-fähige Umgebungen verwalten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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