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Temario del curso

Introducción a la IA en Postgres

  • Visión general de la IA y sistemas basados en datos
  • Casos de uso de IA dentro de entornos Postgres
  • Consideraciones de arquitectura para cargas de trabajo de IA

Configuración del entorno

  • Instalación de PostgreSQL y configuración de pgvector
  • Configuración 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 los embeddings vectoriales en Postgres
  • Uso de pgvector para búsqueda por similitud y consultas semánticas
  • Comparación de rendimiento entre extensiones de IA y almacenes vectoriales externos

Integración de LLMs con Postgres

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

Construcción de sistemas de consulta inteligentes

  • Conversión de lenguaje natural a SQL utilizando LLMs
  • Automatización de la generación y optimización de consultas
  • Búsqueda y resumen de bases de datos asistidos 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
  • Escalado de Postgres con arquitecturas distribuidas y en la nube

Seguridad y gobernanza en bases de datos habilitadas para IA

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

Casos de estudio y aplicaciones empresariales

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

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Administradores de bases de datos que deseen integrar IA en Postgres
  • Ingenieros de datos que construyan pipelines de bases de datos impulsados por IA
  • Desarrolladores y arquitectos que diseñen aplicaciones inteligentes basadas en datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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