AI dla SQL: Wykorzystanie dużych modeli językowych do inteligentnego tworzenia zapytań i optymalizacji - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI-wspomaganych systemów SQL

• Przegląd integracji AI w systemach danych
• Ewolucja od tradycyjnego SQL do zapytań wspomaganych przez AI
• Kluczowe przypadki zastosowań w przedsiębiorstwach i korzyści

Rozumienie LLM w kontekście SQL

• Jak LLM interpretuje i generuje zapytania strukturalne
• Porównanie GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen i Mistral w aplikacjach SQL
• Dostosowywanie (fine-tuning) modeli do interakcji z bazami danych

Systemy z Naturalnego Języka na SQL (NL2SQL)

• Aktemi i podejścia do NL2SQL
• Budowanie i wdrażanie rur danych tekst-od-tekst do SQL
• Ewaluacja dokładności zapytań i intencji użytkownika

Optymalizacja zapytań wspomagana przez AI

• Wykorzystanie AI do wykrywania i korygowania nieefektywnych zapytań
• Pierwsze podejście (rewriting) zapytań na bazie LLM dla wydajności
• Integracja optymalizacji AI z PostgreSQL i SQL Server

Bezpieczeństwo, zarządzanie i audytowalność

• Kontrola dostępu do zapytań generowanych przez AI
• Zapewnianie wyjaśnialności i zgodności
• Implementacja zarządzania AI w systemach danych przedsiębiorstw

Integracja i orkiestracja LLM

• Połączanie silników SQL z interfejsami API AI
• Wykorzystanie frameworków, takich jak LangChain i LlamaIndex
• Wdrażanie komponentów AI w architekturach hybrydowych i chmurowych

Laboratoria z praktycznej implementacji

• Ustawienie połączeń AI-SQL i środowisk testowych
• Tworzenie i ewaluacja zapytań generowanych przez AI
• Pomiar poprawy wydajności dzięki optymalizacji AI

Trendy przyszłości i strategie wdrażania w przedsiębiorstwach

• Szabaty baz danych natywnych dla AI i ewolucja SQL
• Integracja z jeziorami danych, narzędziami BI i rurami danych
• Budowanie wewnętrznych asystentów zapytań AI dla organizacji

Podsumowanie i kolejne kroki