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기간 21 시간
코스 개요
Postgres에서의 AI 입문
- AI 및 데이터 주도型 시스템 개요
- Postgres 환경 내 AI 사용 사례
- AI 워크로드를 위한 아키텍처 고려 사항
환경 설정
- PostgreSQL 설치 및 pgvector 설정
- AI 통합을 위한 Python 설정
- Postgres를 로컬 및 클라우드 기반 LLM과 연결
AI 확장 및 벡터 데이터베이스
- Postgres 내 벡터 임베딩 이해
- pgvector를 이용한 유사도 검색 및 의미론적 쿼리 활용
- AI 확장 및 외부 벡터 스토어 간 벤치마킹
Postgres와 LLM 통합
- Postgres와 OpenAI, Deepseek, Qwen, Mistral Small 연결
- AI 쿼리 파이프라인 설계
- 임베딩의 효율적인 저장 및 검색
지능형 쿼리 시스템 구축
- LLM을 이용한 자연어에서 SQL로의 변환
- 쿼리 생성 및 최적화 자동화
- AI 기반 데이터베이스 검색 및 요약
AI 워크로드를 위한 Postgres 최적화
- 임베딩을 위한 인덱싱 전략
- AI 쿼리를 위한 성능 튜닝 및 캐싱
- 분산 및 클라우드 아키텍처를 통한 Postgres 확장
AI 기반 데이터베이스의 보안 및 거버넌스
- 데이터 프라이버시 및 컴플라이언스 고려 사항
- API 키 및 접근 제어 관리
- AI 상호작용 및 쿼리 로그 감사
사례 연구 및 엔터프라이즈 사용 사례
- Postgres를 활용한 AI 기반 추천 시스템
- 임베딩을 통한 엔터프라이즈 검색 및 분석
- Postgres 내 자동화 및 예측 모델링
요약 및 다음 단계
요건
- SQL 및 관계형 데이터베이스 개념에 대한 이해
- Postgres 관리 또는 개발 경험
- AI 및 머신러닝 원리에 대한 기본적 친숙도
대상 청중
- Postgres에 AI를 통합하려는 데이터베이스 관리자
- AI 기반 데이터베이스 파이프라인을 구축하는 데이터 엔지니어
- 지능형 데이터 주도型 애플리케이션을 설계하는 개발자 및 아키텍트
