Programa do Curso

Introdução à IA no Postgres

  • Visão geral de IA e sistemas baseados em dados
  • Casos de uso da IA nos ambientes do Postgres
  • Considerações arquiteturais para cargas de trabalho de IA

Configurando o Ambiente

  • Instalando PostgreSQL e configurando pgvector
  • Configurando Python para integrações de IA
  • Conectando o Postgres a LLMs locais e baseados em nuvem

Extensões de IA e Bancos de Dados Vetoriais

  • Entendendo embeddings vetoriais no Postgres
  • Usando pgvector para buscas por similaridade e consultas semânticas
  • Benchmarking de extensões de IA versus armazenamentos vetoriais externos

Integrando LLMs com Postgres

  • Conectando o Postgres com OpenAI, Deepseek, Qwen e Mistral Small
  • Projetando pipelines de consultas de IA
  • Armazenando e recuperando embeddings eficientemente

Construindo Sistemas de Consulta Inteligentes

  • Conversão de linguagem natural para SQL usando LLMs
  • Automação da geração e otimização de consultas
  • Busca assistida por IA e resumos de bancos de dados

Otimizando o Postgres para Cargas de Trabalho de IA

  • Estratégias de indexação para embeddings
  • Ajuste de desempenho e cache para consultas de IA
  • Escalando o Postgres com arquiteturas distribuídas e em nuvem

Segurança e Governança em Bancos de Dados Habilitados para IA

  • Considerações de privacidade de dados e conformidade
  • Gerenciando chaves API e controle de acesso
  • Auditoria de interações de IA e logs de consultas

Estudos de Caso e Casos de Uso Empresarial

  • Sistemas de recomendação alimentados por IA com Postgres
  • Pesquisa e análise empresariais com embeddings
  • Automação e modelagem preditiva dentro do Postgres

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de SQL e conceitos de banco de dados relacional
  • Experiência com administração ou desenvolvimento do Postgres
  • Familiaridade básica com IA e princípios de aprendizado de máquina

Público-Alvo

  • Administradores de banco de dados que desejam integrar IA ao Postgres
  • Engenheiros de dados construindo pipelines de banco de dados alimentados por IA
  • Desenvolvedores e arquitetos projetando aplicações inteligentes baseadas em dados
 21 Horas

Número de participantes


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