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Durée 21 heures
Plan du cours
Fondamentaux de l'IA d'entreprise pour PostgreSQL
- Positionnement de PostgreSQL dans l'infrastructure d'IA moderne
- Cycle de vie des modèles d'IA et architecture des pipelines de données
- Intégration de l'IA dans la stratégie de données d'entreprise
Déploiement de PostgreSQL pour les charges de travail d'IA
- Installation de PostgreSQL et des extensions IA requises
- Configuration de pgvector et des plugins de traitement IA
- Optimisation de PostgreSQL pour les performances d'intégration (embedding) et d'inférence
Stratégies d'intégration de l'IA
- Connexion de PostgreSQL avec Deepseek, Qwen, Mistral Small et OpenAI
- Construction d'API REST pour l'interaction entre l'IA et PostgreSQL
- Intégration d'analytique pilotée par LLM directement dans les requêtes SQL
Bases de données vectorielles et intelligence sémantique
- Compréhension des intégrations (embeddings) et de la recherche de similarité vectorielle
- Implémentation de pgvector pour la récupération sémantique
- Intégration de PostgreSQL avec des bases de données vectorielles hybrides
Réglage des performances et optimisation
- Indexation et mise en cache haute performance pour les requêtes pilotées par l'IA
- Exécution parallèle de requêtes et partitionnement des charges de travail
- Scalabilité horizontale de PostgreSQL dans les applications d'IA
Sécurité, conformité et gouvernance
- Linéage des données et transparence des modèles dans PostgreSQL
- Contrôle d'accès et journalisation d'audit pour les données d'IA
- Conformité aux normes RGPD, SOC 2 et ISO 27001
Automatisation et supervision
- Utilisation de l'IA pour la supervision de la base de données et la détection d'anomalies
- Automatisation de la génération et de l'optimisation de requêtes SQL à l'aide de LLM
- Intégration des journaux PostgreSQL avec des plateformes d'observabilité alimentées par l'IA
Études de cas d'entreprise et feuille de route future
- Déploiements à l'échelle de l'entreprise de l'IA avec PostgreSQL
- Optimisation coût-performance dans les environnements de production
- Tendances émergentes des bases de données relationnelles natives d'IA
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des systèmes de bases de données relationnelles et de SQL
- De l'expérience dans l'administration et le développement avec PostgreSQL
- Une familiarité avec les modèles d'IA/ML et les flux de travail de traitement des données
Public cible
- Architectes des données d'entreprise intégrant l'IA avec PostgreSQL
- Chefs de projet d'ingénierie responsables des systèmes de bases de données pilotés par l'IA
- Administrateurs de bases de données gérant des environnements activés par l'IA en toute sécurité
