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Temario del curso

Introducción a IA en Postgres

  • Descripción general de IA y sistemas basados en datos.
  • Casos de uso de IA en entornos de Postgres.
  • Consideraciones de arquitectura para cargas de trabajo de IA.

Configuración del entorno

  • Instalación de PostgreSQL y configuración de pgvector.
  • Preparación de Python para integraciones de IA.
  • Conexión de Postgres con LLMs locales y en la nube.

Extensiones de IA y bases de datos vectoriales

  • Comprensión de embeddings vectoriales en Postgres.
  • Uso de pgvector para búsqueda de similitud y consultas semánticas.
  • Comparación de rendimiento entre extensiones de IA y almacenes de vectores externos.

Integración de LLMs con Postgres

  • Conexión de Postgres con OpenAI, Deepseek, Qwen y Mistral Small.
  • Diseño de pipelines de consultas con IA.
  • Almacenamiento y recuperación eficiente de embeddings.

Construcción de sistemas de consultas inteligentes

  • Conversión de lenguaje natural a SQL mediante LLMs.
  • Automatización de la generación y optimización de consultas.
  • Búsqueda y resumido de bases de datos asistido por IA.

Optimización de Postgres para cargas de trabajo de IA

  • Estrategias de indexación para embeddings.
  • Ajuste de rendimiento y caché para consultas de IA.
  • Escalabilidad de Postgres con arquitecturas distribuidas y en la nube.

Seguridad y gobernanza en bases de datos habilitadas para IA

  • Consideraciones de privacidad y cumplimiento de datos.
  • Gestión de claves API y control de acceso.
  • Auditoría de interacciones con IA y registros de consultas.

Estudios de caso y casos de uso empresarial

  • Sistemas de recomendación impulsados por IA con Postgres.
  • Búsqueda empresarial y análisis con embeddings.
  • Automatización y modelado predictivo dentro de Postgres.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de SQL y conceptos de bases de datos relacionales.
  • Experiencia en administración o desarrollo con Postgres.
  • Conocimientos básicos sobre principios de IA y aprendizaje automático.

Público objetivo

  • Administradores de bases de datos que desean integrar IA en Postgres.
  • Ingenieros de datos que construyen pipelines de bases de datos impulsados por IA.
  • Desarrolladores y arquitectos que diseñan aplicaciones de datos inteligentes.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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