Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 21 hodiny
Návrh Školení
Úvod do AI-augmented SQL
- Přehled integrace umělé inteligence do datových systémů
- Vývoj od tradičního SQL k dotazování s pomocí AI
- Klíčové podnikové use case výhody
Pochopení LLM v kontextu SQL
- Jak LLM interpretují a generují strukturované dotazy
- Srovnání GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen a Mistral pro SQL aplikace
- Doladování modelů pro interakci s databázemi
Systémy přirozený jazyk na SQL (NL2SQL)
- Architektury a přístupy pro NL2SQL
- Stavba a nasazení potrubí text na SQL
- Hodnocení přesnosti dotazů a uživatelského záměru
Optimalizace dotazů s pomocí AI
- Použití AI k detekci a opravě neefektivních dotazů
- Přepisování dotazů založené na LLM pro výkon
- Integrace optimalizace AI do PostgreSQL a SQL Server
Bezpečnost, správa a auditovatelnost
- Kontrola přístupu k dotazům generovaným AI
- Zajištění vysvětlitelnosti a souladu s předpisy
- Nasazení správy AI v podnikových datových systémech
Integrace a orchestrace LLM
- Připojení SQL engine k API umělé inteligence
- Použití frameworků, jako jsou LangChain a LlamaIndex
- Nasazení AI komponent v hybridních a cloudových architekturách
Praktické implementační laboratoře
- Nastavení připojení AI-SQL a testovacích prostředí
- Vytváření a hodnocení dotazů generovaných AI
- Měření zlepšení výkonu pomocí optimalizace AI
Budoucí trendy a strategie podnikového nasazení
- AI-nativní databázové systémy a vývoj SQL
- Integrace s datovými jezery, BI nástroji a potrubími
- Stavba interních asistentů pro dotazování s AI pro organizace
Požadavky
- Pochopení základů SQL
- Zkušenosti s administrací databází nebo datovým inženýrstvím
- Základní znalosti konceptů umělé inteligence nebo strojového učení
Cílové publikum
- Datoví inženýři a administrátoři databází
- Podnikoví architekti a vedoucí analytiků
- Teamsy pro integraci umělé inteligence a inženýrství platforem