Schița de curs

Introducere în SQL Augmentat de AI

  • Prezentare generală a integrării AI în sistemele de date
  • Evoluția de la SQL tradițional la interogări asistate de AI
  • Cazuri de utilizare cheie și beneficii pentru întreprinderi

Înțelegerea Modelelor de Limbaj de Mare Amploare (LLM) în Context SQL

  • Cum interpretează și generează LLM-uri interogări structurate
  • Comparație între GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen și Mistral pentru aplicații SQL
  • Adaptarea modelelor pentru interacțiunea cu bazele de date

Sisteme de Conversie din Limbaj Natural în SQL (NL2SQL)

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

Optimizarea Interogărilor Asistată de AI

  • Utilizarea AI pentru a detecta și corecta interogări ineficiente
  • Rescrierea interogărilor bazată pe LLM pentru performanță
  • Integrarea optimizării AI în PostgreSQL și SQL Server

Securitate, Guvernanță și Auditabilitate

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

Integrarea și Orchestrarea Modelelor de Limbaj de Mare Amploare (LLM)

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

Laboratoare Practice de Implementare

  • Configurarea conexiunilor AI-SQL și a mediilor de test
  • Crearea și evaluarea interogărilor generate de AI
  • Măsurarea îmbunătățirilor de performanță cu optimizarea AI

Tendințe Viitoare și Strategii de Adoptare în Întreprinderi

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

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea elementelor de bază ale SQL
  • Experiență în administrarea bazelor de date sau inginerie de date
  • Cunoștințe de bază despre concepte de AI sau învățare automată

Publicul țintă

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite