Vektorové databáze
Qdrant, Chroma, Pinecone – ukládání a sémantické vyhledávání v embeddingových prostorech.
Zobrazit detail →
Graph databáze
Neo4j a graph RAG pro modelování komplexních vztahů v podnikových datech.
Zobrazit detail →
Datové pipeline
Automatické zpracování, transformace a indexace dat pro AI systémy v reálném čase.
Zobrazit detail →
SQL databáze s AI rozšířeními
Rozšíření stávající PostgreSQL infrastruktury o AI schopnosti pomocí pgvector.
Zobrazit detail →
Embedding modely a vektorizace
Výběr a nasazení embedding modelů pro vektorizaci firemních dat.
Zobrazit detail →
Hybridní vyhledávání
Kombinace BM25 keyword a dense vektorového vyhledávání pro maximální relevanci.
Zobrazit detail →
RAG pipeline nad firemními daty
Implementace RAG systému — LLM s přístupem k firemním dokumentům.
Zobrazit detail →
Elasticsearch a full-text vyhledávání
Elasticsearch jako základ full-text i vektorového vyhledávání pro AI aplikace.
Zobrazit detail →
Time-series databáze pro AI monitoring
Monitoring AI systémů pomocí time-series databází. InfluxDB, TimescaleDB.
Zobrazit detail →
Distribuované databáze a škálovatelnost
Horizontálně škálovatelné distribuované databáze pro AI workloady.
Zobrazit detail →
Bezpečnost dat a GDPR compliance
Zabezpečení AI databází a GDPR soulad. Šifrování, audit logy, anonymizace PII.
Zobrazit detail →
Migrace a integrace dat
Bezpečná migrace firemních dat do AI-ready databází. CDC, ETL, zero-downtime.
Zobrazit detail →
Monitoring a optimalizace výkonu
Průběžný monitoring a optimalizace AI databázových systémů. Query latency, HNSW tuning.
Zobrazit detail →