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:

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