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課程簡介
AI增強SQL簡介
- AI在數據系統中的集成概述。
- 從傳統SQL到AI輔助查詢的演變。
- 關鍵企業用例和優勢。
理解SQL上下文中的大語言模型
- 大語言模型如何解釋和生成結構化查詢。
- GPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen和Mistral在SQL應用中的比較。
- 針對數據庫交互的模型微調。
自然語言到SQL(NL2SQL)系統
- NL2SQL的架構與方法。
- 構建和部署文本到SQL的管道。
- 評估查詢準確性和用戶意圖。
AI輔助查詢優化
- 使用AI檢測和糾正低效查詢。
- 基於大語言模型的查詢重寫以提升性能。
- 將AI優化集成到PostgreSQL和SQL Server中。
安全、治理與可審計性
- 控制對AI生成查詢的訪問。
- 確保可解釋性和合規性。
- 在企業數據系統中實施AI治理。
大語言模型集成與編排
- 將SQL引擎與AI API連接。
- 使用LangChain和LlamaIndex等框架。
- 在混合和雲架構中部署AI組件。
實踐操作實驗室
- 設置AI-SQL連接和測試環境。
- 創建和評估AI生成的查詢。
- 通過AI優化衡量性能改進。
未來趨勢與企業採用策略
- AI原生數據庫系統與SQL的演變。
- 與數據湖、BI工具和管道的集成。
- 爲組織構建內部AI查詢助手。
總結與下一步
最低要求
- 具備SQL基礎知識。
- 有數據庫管理或數據工程經驗。
- 瞭解AI或機器學習的基本概念。
受衆
- 數據工程師和數據庫管理員。
- 企業架構師和分析主管。
- AI集成和平臺工程團隊。
21 時間: