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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction au SQL augmenté par l'IA
- Vue d'ensemble 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 d'entreprise clés et avantages
Comprendre les LLM dans le contexte SQL
- Comment les LLM 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 LLM pour la performance
- Intégration de l'optimisation par IA dans PostgreSQL et SQL Server
Sécurité, gouvernance et audibilité
- Contrôle de l'accès aux requêtes générées par l'IA
- Assurance de l'explicabilité et de la conformité
- Mise en œuvre de la gouvernance de l'IA dans les systèmes de données d'entreprise
Intégration et orchestration des LLM
- Connexion des moteurs SQL aux API d'IA
- Utilisation de frameworks tels que LangChain et LlamaIndex
- Déploiement de composants d'IA dans des architectures hybrides et cloud
Ateliers de mise en œuvre pratique
- Mise en place des connexions IA-SQL et des environnements de test
- Création et évaluation de requêtes générées par l'IA
- Mesure des améliorations de performance avec l'optimisation par l'IA
Tendances futures et stratégies d'adoption d'entreprise
- Systèmes de bases de données natifs en 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
Pré requis
- Une compréhension des bases du SQL
- Une 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 analytiques
- Équipes d'intégration d'IA et d'ingénierie des plateformes