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期間 21 時間 (3 日)
コース概要
AI拡張SQLの紹介
- データシステムにおけるAI統合の概要
- 従来のSQLからAI支援クエリへの進化
- エンタープライズ向けの主要ユースケースと利点
SQL文脈におけるLLMの理解
- LLMが構造化クエリを解釈し生成する仕組み
- SQL応用におけるGPT、LlaMA、DeepSeek、Qwen、Mistralの比較
- データベースインタラクションに向けたモデルのファインチューニング
自然言語からSQLへ（NL2SQL）のシステム
- NL2SQLのアーキテクチャとアプローチ
- テキストからSQLへの変換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支援クエリ最適化
- AIによる非効率なクエリの検出と修正
- パフォーマンス向上のためのLLMベースのクエリライティング
- PostgreSQLおよび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
- 説明可能性とコンプライアンスの確保
- エンタープライズデータシステムにおけるAIガバナンスの実装
LLM統合とオーケストレーション
- SQLエンジンとAI APIの接続
- LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークの利用
- ハイブリッドおよびクラウドアーキテクチャにおける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セットアップ
- AI生成クエリを作成し評価する
- AI最適化によるパフォーマンス向上を測定する
将来のトレンドとエンタープライズ導入戦略
- 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
- 組織のための内部AIクエリアシスタントの構築
まとめと次のステップ
要求
- SQLの基礎知識
- 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または機械学習の基本概念の知識
対象者
- データエンジニア、データベース管理者
- エンタープライズアーキテクト、アナリティクスリード
- 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
