Plan du cours

Fondamentaux de l'IA d'entreprise pour PostgreSQL

  • Positionnement de PostgreSQL dans les infrastructures modernes d'IA
  • Cycle de vie des modèles d'IA et architecture des pipelines de données
  • Intégration de l'IA à la stratégie de données d'entreprise

Déploiement de PostgreSQL pour les charges de travail d'IA

  • Installation de PostgreSQL et des extensions d'IA nécessaires
  • Configuration de pgvector et des plugins de traitement IA
  • Optimisation de PostgreSQL pour les performances d'embedding et d'inference

Stratégies d'intégration de l'IA

  • Connexion de PostgreSQL à Deepseek, Qwen, Mistral Small et OpenAI
  • Construction d'API RESTful pour l'interaction IA-PostgreSQL
  • Intégration de l'analyse pilotée par les LLM directement dans les requêtes SQL

Bases de données vectorielles et intelligence sémantique

  • Compréhension des embeddings et de la recherche de similarité vectorielle
  • Mise en œuvre de pgvector pour le retrieval sémantique
  • Intégration de PostgreSQL avec des bases de données hybrides vectorielles

Optimisation et réglage des performances

  • Indexation et mise en cache haute performance pour les requêtes pilotées par l'IA
  • Exécution de requêtes parallèles et partitionnement des charges de travail
  • Évolutivité horizontale de PostgreSQL dans les applications d'IA

Sécurité, conformité et gouvernance

  • Traçabilité des données et transparence des modèles dans PostgreSQL
  • Contrôle d'accès et journalisation des audits pour les données IA
  • Conformité aux normes GDPR, SOC 2 et ISO 27001

Automatisation et surveillance

  • Utilisation de l'IA pour la surveillance des bases de données et la détection d'anomalies
  • Automatisation de la génération et de l'optimisation des requêtes SQL avec les LLMs
  • Intégration des logs PostgreSQL avec des plateformes d'observabilité pilotées par l'IA

Études de cas et feuille de route future pour les entreprises

  • Déploiements d'entreprise à grande échelle de l'IA avec PostgreSQL
  • Optimisation coût-performance dans les environnements de production
  • Tendances émergentes dans les bases de données relationnelles natives à l'IA

Synthèse et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des systèmes de bases de données relationnelles et de SQL
  • Une expérience en administration et développement PostgreSQL
  • Une familiarité avec les modèles d'IA/ML et les flux de traitement des données

Public cible

  • Architectes de données d'entreprise intégrant l'IA avec PostgreSQL
  • Chefs de projets ingénierie responsables des systèmes de bases de données pilotés par l'IA
  • Administrateurs de bases de données gérant des environnements activés par l'IA de manière sécurisée
 21 Heures

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Prix par participant

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