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 課程時長 21 時間:

課程簡介

Postgres 中的 AI 入門

  • AI 與資料驅動系統概觀
  • Postgres 環境中的 AI 應用案例
  • AI 工作負載的架構考量

環境設定

  • 安裝 PostgreSQL 並配置 pgvector
  • 設定 Python 以進行 AI 整合
  • 將 Postgres 連結至本地端及雲端 LLM

AI 擴充功能與向量資料庫

  • 理解 Postgres 中的向量嵌入(Vector Embeddings)
  • 使用 pgvector 進行相似性搜尋與語義查詢
  • AI 擴充功能與外部向量儲存庫的基準測試對比

LLM 與 Postgres 的整合

  • 將 Postgres 與 OpenAI、Deepseek、Qwen 及 Mistral Small 連結
  • 設計 AI 查詢管線
  • 高效存取嵌入向量

建構智慧型查詢系統

  • 利用 LLM 將自然語言轉換為 SQL
  • 自動化查詢生成與最佳化
  • AI 輔助的資料庫搜尋與摘要

為 AI 工作負載最佳化 Postgres

  • 嵌入向量的索引策略
  • AI 查詢效能調適與快取
  • 透過分散式與雲端架構擴展 Postgres

AI 驅動資料庫中的安全與治理

  • 資料隱私與合規性考量
  • 管理 API 金鑰與存取控制
  • 稽核 AI 互動與查詢日誌

案例研究與企業應用

  • 結合 Postgres 的 AI 驅動推薦系統
  • 利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

總結與後續步驟

最低要求

  • 熟悉 SQL 及關係型資料庫概念
  • 具備 Postgres 管理或開發經驗
  • 對 AI 及機器學習原理有基本了解

目標受眾

  • 希望將 AI 整合至 Postgres 的資料庫管理員
  • 建構 AI 驅動資料庫管線的資料工程師
  • 設計智慧型資料驅動應用的開發人員與架構師

課程分類