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課程簡介

AI 增強型 SQL 介紹

  • 數據系統中 AI 整合概述。
  • 從傳統 SQL 到 AI 輔助查詢的演變。
  • 主要企業應用案例與效益。

理解 SQL 環境中的 LLM

  • LLM 如何解譯與生成結構化查詢。
  • GPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen 和 Mistral 在 SQL 應用中的比較。
  • 針對資料庫互動的微調模型。

自然語言轉 SQL (NL2SQL) 系統

  • NL2SQL 的架構與方法。
  • 建構與部署文字到 SQL 的管道。
  • 評估查詢準確度與用戶意圖。

AI 輔助查詢最佳化

  • 使用 AI 偵測並修正低效查詢。
  • 基於 LLM 的查詢重寫以提升效能。
  • 將 AI 最佳化整合至 PostgreSQL 和 SQL Server。

安全性、治理與可審計性

  • 控制對 AI 生成查詢的存取權限。
  • 確保解釋性與合規性。
  • 在企業數據系統中實施 AI 治理。

LLM 整合與協調

  • 連接 SQL 引擎與 AI API。
  • 使用 LangChain 和 LlamaIndex 等框架。
  • 在混合架構與雲端架構中部署 AI 組件。

實作實驗室

  • 設定 AI-SQL 連線與測試環境。
  • 創建並評估 AI 生成的查詢。
  • 測量 AI 最佳化帶來的效能提升。

未來趨勢與企業採用策略

  • AI 原生數據系統與 SQL 演進。
  • 與資料湖、BI 工具和管道的整合。
  • 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。
  • 擁有資料庫管理或資料工程經驗。
  • 對 AI 或機器學習概念有基本認識。

受眾對象

  • 資料工程師與資料庫管理員。
  • 企業架構師與分析團隊負責人。
  • AI 整合與平台工程團隊。
 21 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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