Curs de pregatire AI pentru SQL: Utilizarea modelelor de limbaj mari pentru interogări inteligente și optimizare

Introducere în SQL extins cu AI

• Prezentare a integrării AI în sisteme de date
• Evoluția de la SQL tradițional la interogări asistate de AI
• Cazuri de utilizare enterprise cheie și beneficii

Înțelegerea LLM-urilor în contextul SQL

• Cum interpretează și generează LLM-urile interogări structurate
• Compararea GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen și Mistral pentru aplicații SQL
• Fine-tuning-ul modelelor pentru interacțiunea cu bazele de date

Sisteme de tip Natural Language to SQL (NL2SQL)

• Arhitecturi și abordări pentru NL2SQL
• Construirea și deploy-ul pipeline-urilor text-to-SQL
• Evaluarea acurateței interogărilor și a intenției utilizatorului

Optimizarea interogărilor asistată de AI

• Folosirea AI pentru detectarea și corectarea interogărilor ineficiente
• Rewriting-ul interogărilor bazat pe LLM pentru performanță
• Integrarea optimizării AI în PostgreSQL și SQL Server

Securitate, Guvernare și Auditabilitate

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

Integrarea și Orchestarea LLM-urilor

• Conectarea motoarelor SQL cu API-uri AI
• Utilizarea framework-urilor precum LangChain și LlamaIndex
• Deploy-ul componentelor AI în arhitecturi hibride și cloud

Laboratoare de Implementare Practică

• Setarea conexiunilor AI-SQL și a mediilor de testare
• Createrea și evaluarea interogărilor generate de AI
• Măsurarea îmbunătățirilor de performanță prin optimizarea AI

Tendințe Viitoare și Strategii de Adoptare Enterprise

• Sisteme de baze de date AI-native și evoluția SQL
• Integrarea cu data lakes, instrumente BI și pipeline-uri
• Construirea asistenților interni de interogări AI pentru organizații

Rezumat și Pași Următori