Schulungsübersicht

Einführung in die AI-gestützte SQL

  • Überblick über die Integration von AI in Datenbanksysteme
  • Entwicklung von traditionellem SQL zu AI-gestützten Abfragen
  • Wichtige Unternehmensanwendungsfälle und Vorteile

Verständnis von LLMs im SQL-Kontext

  • Wie LLMs strukturierte Abfragen interpretieren und generieren
  • Vergleich von GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen und Mistral für SQL-Anwendungen
  • Feinabstimmung von Modellen für die Datenbankinteraktion

Natürlichsprachliche zu SQL-Systeme (NL2SQL)

  • Architekturen und Ansätze für NL2SQL
  • Erstellung und Bereitstellung von Text-zu-SQL-Pipelines
  • Auswertung der Abfragegenauigkeit und des Nutzerintents

AI-gestützte Abfrageoptimierung

  • Verwendung von AI zur Erkennung und Korrektur ineffizienter Abfragen
  • LLM-basierte Abfrageumformulierung für die Leistungsfähigkeit
  • Integration der AI-Optimierung in PostgreSQL und SQL Server

Sicherheit, Governance und Nachvollziehbarkeit

  • Zugriffskontrolle für AI-generierte Abfragen
  • Gewährleistung der Erklärbarkeit und Konformität
  • Implementierung der AI-Governance in Unternehmensdatensystemen

LLM-Integration und -Orchestrierung

  • Verbindung von SQL-Engines mit AI-APIs
  • Nutzung von Frameworks wie LangChain und LlamaIndex
  • Bereitstellung von AI-Komponenten in Hybrid- und Cloud-Architekturen

Praktische Implementierungslabore

  • Einrichtung von AI-SQL-Verbindungen und Testumgebungen
  • Erstellung und Auswertung von AI-generierten Abfragen
  • Messung der Leistungsverbesserungen durch die AI-Optimierung

Zukünftige Trends und Unternehmensimplementierungsstrategien

  • AI-native Datenbanksysteme und SQL-Entwicklung
  • Integration in Data Lakes, BI-Werkzeuge und Pipelines
  • Erstellung internes AI-Abfrageassistenten für Organisationen

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse der SQL-Grundlagen
  • Erfahrung mit Datenbankverwaltung oder Dateningenieurwesen
  • Grundkenntnisse von AI oder Maschinellem Lernen

Zielgruppe

  • Dateningenieure und Datenbankadministratoren
  • Unternehmensarchitekten und Leiter der Analyseabteilungen
  • AI-Integrationsteams und Plattform-Ingenieurteams
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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