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課程簡介

Postgres 中的 AI 簡介

  • AI 與數據驅動系統的概覽
  • Postgres 環境內的 AI 應用案例
  • AI 工作負載的架構考量

環境設置

  • 安裝 PostgreSQL 並配置 pgvector
  • 為 AI 整合設置 Python
  • 將 Postgres 連接至本地與雲端大型語言模型

AI 擴展模組與向量資料庫

  • 了解 Postgres 中的向量嵌入
  • 使用 pgvector 進行相似度搜尋與語意查詢
  • 比較 AI 擴展模組與外部向量資料庫的效能基準

將 LLM 整合至 Postgres

  • 將 Postgres 連接至 OpenAI、Deepseek、Qwen 和 Mistral Small
  • 設計 AI 查詢管線
  • 高效儲存與檢索嵌入向量

建構智慧查詢系統

  • 使用 LLM 進行自然語言到 SQL 的轉換
  • 自動化查詢生成與最佳化
  • AI 輔助資料庫搜尋與摘要

為 AI 工作負載最佳化 Postgres

  • 嵌入向量的索引策略
  • AI 查詢的效能調整與快取
  • 透過分散式與雲端架構擴展 Postgres

AI 增強資料庫的安全性與治理

  • 數據隱私與合規性考量
  • 管理 API 金鑰與存取控制
  • 審計 AI 互動與查詢日誌

案例研究與企業應用案例

  • Postgres 驅動的 AI 推薦系統
  • 使用嵌入向量進行企業搜尋與分析
  • Postgres 內的自動化與預測建模

摘要與後續步驟

最低要求

  • 具備 SQL 和關聯式資料庫概念的理解
  • 具有 Postgres 管理或開發經驗
  • 對 AI 和機器學習原則有基本認識

受眾對象

  • 希望將 AI 整合至 Postgres 的資料庫管理員
  • 建構 AI 驅動資料庫管線資料工程師
  • 設計智慧數據驅動應用程式的開發者與架構師
 21 小時

課程分類