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課程時長 21 時間： (3 天)
課程簡介
AI 增強 SQL 概論
- 資料系統中 AI 整合概觀
- 從傳統 SQL 到 AI 輔助查詢的演進
- 關鍵企業應用場景與效益
理解 SQL 情境下的 LLM
- LLM 如何解讀與生成結構化查詢
- 比較 GPT、LlaMA、DeepSeek、Qwen 及 Mistral 在 SQL 應用中的表現
- 針對資料庫互動進行模型微調
自然語言轉 SQL (NL2SQL) 系統
- NL2SQL 的架構與方法論
- 建置與部署文字轉 SQL 管道
- 評估查詢準確性與使用者意圖
AI 輔助查詢優化
- 利用 AI 偵測並修正低效率查詢
- 基於 LLM 的查詢重構以提升效能
- 將 AI 優化整合至 PostgreSQL 與 SQL Server
安全性、治理與可稽核性
- 管控對 AI 生成查詢的存取權限
- 確保可解釋性與法規合規
- 在企業資料系統中實施 AI 治理
LLM 整合與編排
- 連接 SQL 引擎與 AI API
- 使用 LangChain 和 LlamaIndex 等框架
- 在混合與雲端架構中部署 AI 組件
實務實作實驗室
- 設定 AI-SQL 連接與測試環境
- 建立並評估 AI 生成的查詢
- 衡量 AI 優化帶來的效能提升
未來趨勢與企業採用策略
- AI 原生資料庫系統與 SQL 演進
- 與資料湖、BI 工具及管道的整合
- 為組織建立內部 AI 查詢助手
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 SQL 基礎知識
- 擁有資料庫管理或數據工程經驗
- 具備基本的 AI 或機器學習概念
目標學員
- 數據工程師與資料庫管理員
- 企業架構師與分析主管
- AI 整合與平台工程團隊
