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课程时长 21 小时
课程大纲
AI 增强 SQL 简介
- 数据系统中 AI 整合概述
- 从传统 SQL 到 AI 辅助查询的演进
- 关键企业用例与优势
理解 SQL 语境下的 LLM
- LLM 如何解读和生成结构化查询
- GPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen 和 Mistral 在 SQL 应用中的对比
- 针对数据库交互进行模型微调
自然语言转 SQL（NL2SQL）系统
- NL2SQL 的架构与方法
- 构建和部署文本转 SQL 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 LLM 的查询重写以提升性能
- 将 AI 优化整合到 PostgreSQL 和 SQL Server 中
安全、治理与可审计性
- 控制对 AI 生成查询的访问权限
- 确保可解释性和合规性
- 在企业数据系统中实施 AI 治理
LLM 整合与编排
- 连接 SQL 引擎与 AI API
- 使用 LangChain 和 LlamaIndex 等框架
- 在混合和云架构中部署 AI 组件
实践实施实验室
- 设置 AI-SQL 连接和测试环境
- 创建和评估 AI 生成的查询
- 衡量 AI 优化带来的性能提升
未来趋势与企业采用策略
- AI 原生数据库系统与 SQL 演进
- 与数据湖、BI 工具和管道的整合
- 为组织构建内部 AI 查询助手
总结与后续步骤
要求
- 了解 SQL 基础知识
- 具有数据库管理或数据工程经验
- 具备 AI 或机器学习概念的基础知识
受众
- 数据工程师和数据库管理员
- 企业架构师和分析负责人
- AI 整合与平台工程团队
