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课程大纲
AI增强SQL简介
- AI在数据系统中的集成概述。
- 从传统SQL到AI辅助查询的演变。
- 关键企业用例和优势。
理解SQL上下文中的大语言模型
- 大语言模型如何解释和生成结构化查询。
- GPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen和Mistral在SQL应用中的比较。
- 针对数据库交互的模型微调。
自然语言到SQL(NL2SQL)系统
- NL2SQL的架构与方法。
- 构建和部署文本到SQL的管道。
- 评估查询准确性和用户意图。
AI辅助查询优化
- 使用AI检测和纠正低效查询。
- 基于大语言模型的查询重写以提升性能。
- 将AI优化集成到PostgreSQL和SQL Server中。
安全、治理与可审计性
- 控制对AI生成查询的访问。
- 确保可解释性和合规性。
- 在企业数据系统中实施AI治理。
大语言模型集成与编排
- 将SQL引擎与AI API连接。
- 使用LangChain和LlamaIndex等框架。
- 在混合和云架构中部署AI组件。
实践操作实验室
- 设置AI-SQL连接和测试环境。
- 创建和评估AI生成的查询。
- 通过AI优化衡量性能改进。
未来趋势与企业采用策略
- AI原生数据库系统与SQL的演变。
- 与数据湖、BI工具和管道的集成。
- 为组织构建内部AI查询助手。
总结与下一步
要求
- 具备SQL基础知识。
- 有数据库管理或数据工程经验。
- 了解AI或机器学习的基本概念。
受众
- 数据工程师和数据库管理员。
- 企业架构师和分析主管。
- AI集成和平台工程团队。
21 小时