Schița de curs

Introducere la SQL augmentat cu AI

  • Prezentare generală a integrării AI în sistemele de date
  • Evoluția de la SQL tradițional la interogările asistate de AI
  • Principalele cazuri de utilizare și beneficii în enterprise

Înțelegerea LLM-urilor în contextul SQL

  • Modul în care LLM-urile interpretează și generează interogări structurate
  • Compararea GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen și Mistral pentru aplicații SQL
  • Finoizarea modelelor pentru interacțiunea cu bazele de date

Sisteme NL2SQL (Natural Language to SQL)

  • Arhitecturi și abordări pentru NL2SQL
  • Construirea și implementarea pipeline-urilor text-to-SQL
  • Evaluarea acurateții interogărilor și a intenției utilizatorului

Optimizarea asistată de AI a interogării

  • Utilizarea AI pentru detectarea și corectarea interogărilor neeficiente
  • Rezcrierea interogărilor bazată pe LLM-uri pentru performanță
  • Integrarea optimizării AI în PostgreSQL și SQL Server

Securitatea, guvernanța și auditabilitatea

  • Controlul accesului la interogările generate de AI
  • Asigurarea explicabilității și conformității
  • Implementarea guvernanței AI în sistemele de date enterprise

Integrarea și orchestrarea LLM-urilor

  • Conectarea motorilor SQL cu API-uri AI
  • Utilizarea framework-uri precum LangChain și LlamaIndex
  • Implementarea componentelor AI în arhitecturi hibride și cloud

Laboratoare de implementare practică

  • Configurarea conexiunilor AI-SQL și a mediilor de test
  • Crearea și evaluarea interogărilor generate de AI
  • Măsurarea îmbunătățirii performanței prin optimizare cu AI

Tendințele viitoare și strategiile de adoptare în enterprise

  • Sistemele de baze de date native AI și evoluția SQL-ului
  • Integrarea cu lacurile de date, instrumentele BI și pipeline-urile
  • Construirea asistenților interni AI pentru interogări în organizații

Rezumat și următorii pași

Cerințe

  • O înțelegere de baza a fundamentelor SQL
  • Experiență cu administrarea bazelor de date sau ingineria datelor
  • Cunoștințe de bază în domeniul AI sau învățării automatice

Public țintă

  • Ingineri de date și administratori de baze de date
  • Arhitecți enterprise și lideri de analiză
  • Echipe de inginerie de platforme și integrare AI
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite