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課程簡介

導論:AI增強型SQL

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

理解SQL環境中的LLM

  • LLM如何解析和生成結構化查詢語句。
  • GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen, Mistral在SQL應用的比較。
  • 針對資料庫交互操作的模型微調技術。

自然語言轉SQL(NL2SQL)系統

  • NL2SQL的架構與方法論。
  • 構建並部署從文字到SQL的管道。
  • 評估查詢準確性與用戶意圖匹配度。

AI輔助查詢優化

  • 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優化整合至PostgreSQL和SQL Server中。

安全性、治理與可稽核性

  • 控制對AI生成查詢的存取權限。
  • 確保解釋性並符合合規要求。
  • 在企業數據系統中實施AI治理策略。

LLM整合與編排

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

實作實驗室演練

  • 設置AI-SQL連接及測試環境。
  • 建立並評估AI生成的查詢結果。
  • 量化AI優化帶來的效能提升。

未來趨勢與企業採用策略

  • 原生AI資料庫系統與SQL的演進方向。
  • 與數據湖、BI工具及管道的整合方式。
  • 為組織構建內部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。
  • 了解AI或機器學習基本概念。

受眾

  • 數據工程師與資料庫管理員。
  • 企業架構師與數據分析主管。
  • AI整合與平台工程團隊。
 21 小時

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