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Durée 21 heures (3 jours)
Plan du cours
Introduction au SQL augmenté par l'IA
- Aperçu de l'intégration de l'IA dans les systèmes de données
- Évolution du SQL traditionnel vers les requêtes assistées par l'IA
- Cas d'usage clés et avantages à l'échelle de l'entreprise
Comprendre les GML dans le contexte SQL
- Comment les GML interprètent et génèrent des requêtes structurées
- Comparaison de GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen et Mistral pour les applications SQL
- Ajustement fin des modèles pour l'interaction avec les bases de données
Systèmes de langage naturel vers SQL (NL2SQL)
- Architectures et approches pour le NL2SQL
- Construction et déploiement de pipelines texte-vers-SQL
- Évaluation de la précision des requêtes et de l'intention de l'utilisateur
Optimisation des requêtes assistée par l'IA
- Utilisation de l'IA pour détecter et corriger les requêtes inefficaces
- Réécriture des requêtes basée sur les GML pour la performance
- Intégration de l'optimisation par IA dans PostgreSQL et SQL Server
Sécurité, gouvernance et traçabilité
- Contrôle de l'accès aux requêtes générées par l'IA
- Assurer l'explicabilité et la conformité
- Mise en œuvre de la gouvernance de l'IA dans les systèmes de données d'entreprise
Intégration et orchestration des GML
- Connexion des moteurs SQL aux API IA
- Utilisation de cadres de travail tels que LangChain et LlamaIndex
- Déploiement des composants IA dans des architectures hybrides et cloud
laboratoires de mise en œuvre pratique
- Configuration des connexions IA-SQL et des environnements de test
- Création et évaluation des requêtes générées par l'IA
- Mesure des améliorations de performance grâce à l'optimisation par IA
Tendances futures et stratégies d'adoption d'entreprise
- Systèmes de bases de données natifs IA et évolution du SQL
- Intégration avec les data lakes, les outils BI et les pipelines
- Création d'assistants de requête IA internes pour les organisations
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une bonne compréhension des bases de SQL
- De l'expérience en administration de bases de données ou en ingénierie des données
- Des connaissances de base en concepts d'IA ou d'apprentissage automatique
Public cible
- Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
- Architectes d'entreprise et responsables de l'analyse des données
- Équipes d'intégration d'IA et d'ingénierie des plateformes
