Databázové systémy pro AI

Qdrant, Chroma, Pinecone – ukládání a sémantické vyhledávání v embeddingových prostorech.

Neo4j a graph RAG pro modelování komplexních vztahů v podnikových datech.

Automatické zpracování, transformace a indexace dat pro AI systémy v reálném čase.

Rozšíření stávající PostgreSQL infrastruktury o AI schopnosti pomocí pgvector.

Výběr a nasazení embedding modelů pro vektorizaci firemních dat.

Kombinace BM25 keyword a dense vektorového vyhledávání pro maximální relevanci.

Implementace RAG systému — LLM s přístupem k firemním dokumentům.

Elasticsearch jako základ full-text i vektorového vyhledávání pro AI aplikace.

Monitoring AI systémů pomocí time-series databází. InfluxDB, TimescaleDB.

Horizontálně škálovatelné distribuované databáze pro AI workloady.

Zabezpečení AI databází a GDPR soulad. Šifrování, audit logy, anonymizace PII.

Bezpečná migrace firemních dat do AI-ready databází. CDC, ETL, zero-downtime.

Průběžný monitoring a optimalizace AI databázových systémů. Query latency, HNSW tuning.