Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 21 godzin
Plan Szkolenia
Wstęp do SQL wzbogaconego o AI
- Przegląd integracji AI w systemach danych
- Ewolucja od tradycyjnego SQL do zapytywań wspomaganych przez AI
- Kluczowe przypadki użycia w przedsiębiorstwach i ich korzyści
Rozumienie LLM w kontekście SQL
- Jak LLM interpretują i generują strukturalne zapytania
- Porównanie GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen i Mistral w zastosowaniach SQL
- Dostosowywanie (fine-tuning) modeli do interakcji z bazami danych
Systemy z języka naturalnego do SQL (NL2SQL)
- Architektury i podejścia do NL2SQL
- Budowanie i wdrażanie rurociągów tekst-to-SQL
- Ewaluacja dokładności zapytań i intencji użytkownika
Optymalizacja zapytań wspomagana przez AI
- Wykorzystanie AI do wykrywania i korygowania nieefektywnych zapytań
- Przepisywanie zapytań oparte na LLM pod kątem wydajności
- Integracja optymalizacji AI w PostgreSQL i SQL Server
Bezpieczeństwo, governance i audytowalność
- Kontrola dostępu do zapytań generowanych przez AI
- Zapewnienie wyjaśnialności i zgodności
- Wdrażanie governance AI w systemach danych przedsiębiorstw
Integracja i orkiestracja LLM
- Łączenie silników SQL z API AI
- Wykorzystanie frameworków takich jak LangChain i LlamaIndex
- Wdrażanie komponentów AI w architekturach hybrydowych i chmurowych
Laboratoria praktycznej implementacji
- Konfigurowanie połączeń AI-SQL i środowisk testowych
- Tworzenie i ewaluacja zapytań generowanych przez AI
- Mierzenie poprawy wydajności dzięki optymalizacji AI
Przyszłe trendy i strategie adopcji w przedsiębiorstwach
- Systemy baz danych natywnie wspierające AI i ewolucja SQL
- Integracja z data lakes, narzędziami BI i rurociągiem danych
- Tworzenie wewnętrznych asystentów zapytań AI dla organizacji
Wymagania
- Znajomość podstaw SQL
- Doświadczenie w administracji baz danych lub inżynierii danych
- Podstawowa wiedza na temat koncepcji AI lub uczenia maszynowego
Grupa docelowa
- Inżynierowie danych i administratorzy baz danych
- Architekci enterprise i liderzy analityki
- Zespoły inżynierii platform i integracji AI