AI για Postgres Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή στην AI στο Postgres

• Επισκόπηση της AI και των συστημάτων που βασίζονται σε δεδομένα
• Χρήσεις AI σε περιβάλλοντα Postgres
• Σκέψεις για την αρχιτεκτονική για workloads AI

Ρύθμιση του Περιβάλλοντος

• Εγκατάσταση PostgreSQL και ρύθμιση pgvector
• Ρύθμιση Python για ενσωματώσεις AI
• Σύνδεση Postgres με τοπικά και cloud-based LLM

Extensions AI και Vector Bases

• Κατανόηση των vector embeddings στο Postgres
• Χρήση pgvector για αναζήτηση παρόμοιων στοιχείων και semantic queries
• Συγκρίσεις απόδοσης extensions AI έναντι εξωτερικών vector stores

Ενσωμάτωση LLM με Postgres

• Σύνδεση Postgres με OpenAI, Deepseek, Qwen και Mistral Small
• Σχεδιασμός pipelines ερωτήσεων AI
• Αποθήκευση και ανεύρεση embeddings αποδοτικά

Δημιουργία Έξυπνων Συστημάτων Ερωτήσεων

• Φυσική γλώσσα σε SQL χρησιμοποιώντας LLM
• Αυτοματοποίηση της δημιουργίας και βελτιστοποίησης ερωτημάτων
• AI-υποβοηθούμενη αναζήτηση βάσης δεδομένων και περίληψη

Βελτιστοποίηση Postgres για Workloads AI

• Στρατηγικές δεικτοδότησης για embeddings
• Βελτιστοποίηση απόδοσης και caching για ερωτήματα AI
• Επέκταση Postgres με κατανομές και cloud αρχιτεκτονικές

Ασφάλεια και Διακυβέρνηση σε Bases με AI

• Σκέψεις για ιδιωτικότητα δεδομένων και συμμόρφωση
• Διαχείριση κλειδιών API και ελέγχου πρόσβασης
• Έλεγχος αλληλεπιδράσεων AI και ημερολογίων ερωτήσεων

Μελέτες Περίπτωσης και Εφαρμογές Επιχειρήσεων

• Συστήματα προτάσεων με AI στο Postgres
• Επιχειρησιακή αναζήτηση και αναλυτικά με embeddings
• Αυτοματοποίηση και προβλεπτική μοντελοποίηση εντός Postgres

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα