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課程簡介

PostgreSQL 的企業 AI 基礎知識

  • 現代 AI 基礎設施中 PostgreSQL 的定位。
  • AI 模型生命週期與資料管線架構。
  • 將 AI 整合至企業資料策略。

為 AI 負載部署 PostgreSQL

  • 安裝 PostgreSQL 及所需的 AI 擴充模組。
  • 設定 pgvector 與 AI 處理外掛程式。
  • 最佳化 PostgreSQL 以優化嵌入(embedding)和推論效能。

AI 整合策略

  • 將 PostgreSQL 連接至 Deepseek、Qwen、Mistral Small 及 OpenAI。
  • 建構 RESTful API 以實現 AI 與 PostgreSQL 的互動。
  • 在 SQL 查詢中直接嵌入由 LLM 驱动的分析功能。

向量資料庫與語義智慧

  • 了解嵌入(embeddings)與向量相似度搜尋。
  • 實施 pgvector 以進行語義檢索。
  • 將 PostgreSQL 整合至混合式向量資料庫。

效能調整與最佳化

  • 為 AI 驅動查詢配置高階索引與快取機制。
  • 平行查詢執行與負載分割。
  • 在 AI 應用中水平擴展 PostgreSQL。

安全性、合規性與治理

  • PostgreSQL 中的資料系譜與模型透明度。
  • AI 資料的存取控制與審計日誌記錄。
  • 符合 GDPR、SOC 2 及 ISO 27001 標準的規範。

自動化與監控

  • 使用 AI 進行資料庫監控與異常偵測。
  • 利用 LLM 自動生成並最佳化 SQL 查詢。
  • 將 PostgreSQL 日誌整合至 AI 驅動的監視平台。

企業案例研究與未來藍圖

  • 企業規模的 AI 與 PostgreSQL 部署實例。
  • 生產環境中的成本與效能最佳化。
  • AI 原生關聯式資料庫的新興趨勢。

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解關聯式資料庫系統與 SQL。
  • 具備 PostgreSQL 管理與開發經驗。
  • 熟悉 AI/ML 模型及資料處理工作流程。

目標受眾

  • 將 AI 與 PostgreSQL 整合的企業資料架構師。
  • 負責 AI 驅動資料庫系統的工程主管。
  • 管理安全 AI 啟用環境的資料庫管理員。
 21 小時

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