Проектирование баз данных: SQL и PostgreSQL для ИИ-агентов

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Проектирование баз данных: SQL и PostgreSQL для ИИ-агентов» от Gurufy - gurufy.ru

1. Реляционная модель и PostgreSQL: фундамент хранения структурированных данных для ИИ - 1 час. Реляционная модель и PostgreSQL: фундамент хранения структурированных данных для ИИ.
2. Проектирование схемы долгосрочной памяти: таблицы, связи и нормализация диалогов - 1 час. Проектирование схемы долгосрочной памяти: таблицы, связи и нормализация диалогов.
3. Типы данных PostgreSQL: от JSONB для гибких логов до UUID для распределенных систем - 1 час. Типы данных PostgreSQL: от JSONB для гибких логов до UUID для распределенных систем.
4. Асинхронное взаимодействие с БД: SQLAlchemy 2.0 и драйвер asyncpg в FastAPI - 1 час. Асинхронное взаимодействие с БД: SQLAlchemy 2.0 и драйвер asyncpg в FastAPI.
5. Индексирование и оптимизация запросов: ускорение поиска по истории и метаданным - 1 час. Индексирование и оптимизация запросов: ускорение поиска по истории и метаданным.
6. Миграции базы данных с Alembic: управление изменениями схемы в жизненном цикле MVP - 1 час. Миграции базы данных с Alembic: управление изменениями схемы в жизненном цикле MVP.
7. Транзакции и уровни изоляции: обеспечение целостности данных при параллельной работе агентов - 1 час. Транзакции и уровни изоляции: обеспечение целостности данных при параллельной работе агентов.
8. Сложные выборки и оконные функции: анализ производительности и цепочек рассуждений (CoT) - 1 час. Сложные выборки и оконные функции: анализ производительности и цепочек рассуждений (CoT).
9. Полнотекстовый поиск и интеграция с векторными хранилищами: гибридные подходы к памяти - 1 час. Полнотекстовый поиск и интеграция с векторными хранилищами: гибридные подходы к памяти.
10. Отказоустойчивость и масштабирование: бэкапы, пулинг соединений и подготовка к Kubernetes - 1 час. Отказоустойчивость и масштабирование: бэкапы, пулинг соединений и подготовка к Kubernetes.

Чему вы научитесь

• Научитесь настраивать и организовывать: отказоустойчивость и масштабирование бэкапы, пулинг соединений и подготовка к kubernetes.
• Научитесь анализировать и применять: сложные выборки и оконные функции анализ производительности и цепочек рассуждений (cot).
• Освоите и сможете применять: типы данных postgresql от jsonb для гибких логов до uuid для распределенных систем.
• Освоите и сможете применять: индексирование и оптимизация запросов ускорение поиска по истории и метаданным.
• Освоите и сможете применять: асинхронное взаимодействие с бд sqlalchemy 2.0 и драйвер asyncpg в fastapi.