Návrh Školení

Úvod do AI posíleného SQL

  • Přehled integrace AI v datových systémech
  • Vývoj od tradičního SQL k AI podpořenému dotazování
  • Klíčová podniková použití a výhody

Pochopení LLM ve SQL kontextu

  • Jak LLM interpretují a generují strukturované dotazy
  • Porovnání GPT, LLama, DeepSeek, Qwen a Mistral pro aplikace SQL
  • Dodatečné trénování modelů pro interakci s databází

Systémy přirozeného jazyka do SQL (NL2SQL)

  • Architektury a přístupy pro NL2SQL
  • Vytváření a nasazování text-to-SQL kanálů
  • Posouzení přesnosti dotazů a uživatelského záměru

AI podporovaná optimalizace dotazů

  • Použití AI k detekci a opravě neefektivních dotazů
  • LLM-založená přepisování dotazů pro výkon
  • Integrace AI optimalizace do PostgreSQL a SQL Serveru

Bezpečnost, řízení a auditovatelnost

  • Kontrola přístupu k AI generovaným dotazům
  • Zajištění vysvětlitelnosti a dodržování předpisů
  • Implementace AI řízení v podnikových datových systémech

Integrace a orchestrování LLM

  • Připojení SQL motorů k AI API
  • Použití rámčíků jako LangChain a LlamaIndex
  • Nasazení AI komponent v hybridních a cloudu architekturách

Praktické implementační laboratoře

  • Nastavení AI-SQL připojení a testovacích prostředí
  • Vytváření a hodnocení AI generovaných dotazů
  • Měření vylepšení výkonu s AI optimalizací

Budoucí trendy a strategie podnikového nasazení

  • AI nativní databázové systémy a vývoj SQL
  • Integrace s datovými jezery, nástroji BI a kanály
  • Vytváření interních AI asistentů pro dotazování v organizacích

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základů SQL
  • Zkušenosti s administrací databází nebo datovou inženýrií
  • Základní znalost konceptů umělé inteligence nebo strojového učení

Cílová skupina

  • Datoví inženýři a administrátoři databází
  • Podnikoví architekti a vedoucí analytiků
  • Týmy pro integraci AI a platformní inženýrství
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie