Plan Szkolenia

Wprowadzenie do SQL wzmocnionego AI

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

Zrozumienie LLM w kontekście SQL

  • Jak LLM interpretują i generują zapytania strukturalne
  • Porównanie GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen i Mistral w zastosowaniach SQL
  • Dostosowywanie modeli do interakcji z bazą danych

Systemy przekształcania naturalnej mowy w SQL (NL2SQL)

  • Architektury i podejścia NL2SQL
  • Tworzenie i wdrażanie potoków przekształcania tekstu do SQL
  • Ocena dokładności zapytań i zamiaru użytkownika

Optymalizacja zapytań asystowana AI

  • Wykorzystanie AI do wykrywania i korekcji niesprawnych zapytań
  • Rewriting zapytań oparty na LLM w celu poprawy wydajności
  • Integracja optymalizacji AI z PostgreSQL i SQL Server

Bezpieczeństwo, zarządzanie i audytowalność

  • Sterowanie dostępem do zapytań generowanych przez AI
  • Zapewnienie wyjaśnialności i zgodności
  • Implementacja zarządzania AI w systemach danych przedsiębiorstw

Integracja i orkiestrowanie LLM

  • Łączenie silników SQL z API AI
  • Używanie frameworków takich jak LangChain i LlamaIndex
  • Wdrażanie komponentów AI w architekturach hibrydowych i chmurowych

Praktyczne laboratoria implementacyjne

  • Konfigurowanie połączeń AI-SQL i środowisk testowych
  • Tworzenie i ocena zapytań generowanych przez AI
  • Mierzenie poprawy wydajności dzięki optymalizacji AI

Przyszłe trendy i strategie wdrażania przedsiębiorstw

  • Systemy baz danych natywne dla AI i ewolucja SQL
  • Integracja z jeziorkami danych, narzędziami BI i potokami danych
  • Tworzenie wewnętrznych asystentów zapytań AI dla organizacji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstaw SQL
  • Doświadczenie w administracji bazy danych lub inżynierii danych
  • Podstawowa wiedza o AI lub koncepcjach uczenia maszynowego

Grupa docelowa

  • Inżynierowie danych i administratorzy baz danych
  • Architekci przedsiębiorstw i liderzy analizy danych
  • Zespoły integracji AI i inżynierii platformowej
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie