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Temario del curso

Introducción a la IA en Postgres

  • Visión general de sistemas impulsados por IA y datos
  • Casos de uso de IA en entornos de Postgres
  • Consideraciones arquitectónicas para cargas de trabajo con IA

Configuración del entorno

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

Extensiones de IA y bases de datos vectoriales

  • Comprensión de embeddings vectoriales en Postgres
  • Uso de pgvector para búsqueda por similitud y consultas semánticas
  • Evaluación comparativa (benchmarking) de extensiones de IA frente a almacenes vectoriales 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 consulta inteligentes

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

Optimización de Postgres para cargas de trabajo con IA

  • Estrategias de indexación para embeddings
  • Ajuste de rendimiento y almacenamiento en caché para consultas con IA
  • Escalado de Postgres con arquitecturas distribuidas y basadas en la nube

Seguridad y gobernanza en bases de datos habilitadas para IA

  • Consideraciones sobre privacidad de datos y cumplimiento normativo
  • Administración de claves de 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 y análisis empresarial 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 con administración o desarrollo en 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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