コース概要

AIを活用したSQLの導入

  • データシステムにおけるAI統合の概要
  • 伝統的なSQLからAI支援クエリへの進化
  • 主な企業ユースケースと利点

SQL文脈での大規模言語モデルの理解

  • 大規模言語モデルが構造化クエリを解釈し生成する方法
  • GPT、LLaMA、DeepSeek、Qwen、MistralのSQLアプリケーション向け比較
  • データベースとの対話のためにモデルをファインチューニングする方法

自然言語からSQL(NL2SQL)システム

  • NL2SQLのアーキテクチャとアプローチ
  • テキストからSQLへのパイプラインの構築とデプロイ
  • クエリの正確性とユーザー意図の評価

AIによるクエリ最適化

  • AIを使用して非効率的なクエリを検出および修正する方法
  • 性能向上のためのLLMベースのクエリ書き換え
  • PostgreSQLとSQL ServerへのAI最適化の統合

セキュリティ、ガバナンス、監査可能性

  • AI生成クエリへのアクセス制御
  • 透明性とコンプライアンスの確保
  • 企業データシステムにおけるAIガバナンスの実装

大規模言語モデルの統合とオーケストレーション

  • SQLエンジンとAI APIとの接続
  • LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークの使用
  • ハイブリッドおよびクラウドアーキテクチャでのAIコンポーネントのデプロイ

実践的な実装ラボ

  • AI-SQL接続とテスト環境の設定
  • AI生成クエリの作成と評価
  • AI最適化による性能向上の測定

今後の動向と企業導入戦略

  • AIネイティブのデータベースシステムとSQLの進化
  • データレイク、BIツール、パイプラインとの統合
  • 組織向けに内部AIクエリアシスタントの構築

まとめと次なるステップ

要求

  • SQLの基本的理解
  • データベース管理またはデータエンジニアリングの経験
  • AIや機械学習の基本的な知識

対象者

  • データエンジニアとデータベース管理者
  • 企業アーキテクトとアナリティクスの責任者
  • AI統合およびプラットフォームエンジニアリングチーム
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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