Plan du cours

Introduction à SQL augmenté par l'IA

  • Aperçu de l'intégration de l'IA dans les systèmes de données
  • Évolution du SQL traditionnel vers des requêtes assistées par IA
  • Principaux cas d'utilisation et avantages en entreprise

Comprendre les LLMs dans le contexte SQL

  • Comment les LLMs 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 la base de données

Systèmes NL2SQL (Natural Language to SQL)

  • Architectures et approches pour NL2SQL
  • Construction et déploiement de pipelines text-to-SQL
  • Évaluation de la précision des requêtes et de l'intention de l'utilisateur

Optimisation assistée par IA

  • Utilisation de l'IA pour détecter et corriger les requêtes inefficaces
  • Réécriture de requêtes basée sur des LLMs pour améliorer les performances
  • Intégration de l'optimisation IA dans PostgreSQL et SQL Server

Sécurité, gouvernance et audibilité

  • Contrôle d'accès aux requêtes générées par IA
  • Assurance de l'explicabilité et du respect des normes
  • Mise en œuvre de la gouvernance IA dans les systèmes de données d'entreprise

Intégration et orchestration des LLMs

  • Connexion des moteurs SQL aux API IA
  • Utilisation de frameworks tels que LangChain et LlamaIndex
  • Déploiement de composants IA dans des architectures hybrides et cloud

Ateliers pratiques d'implémentation

  • Configuration des connexions AI-SQL et des environnements de test
  • Création et évaluation de requêtes générées par IA
  • Mesure des améliorations de performance avec l'optimisation IA

Tendances futures et stratégies d'adoption en entreprise

  • Systèmes de base de données natifs à l'IA et évolution du SQL
  • Intégration avec des data lakes, des outils BI et des pipelines
  • Création d'assistants de requêtes IA internes pour les organisations

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux de SQL
  • Une expérience en administration de base de données ou en ingénierie des données
  • Des connaissances de base en IA ou en concepts d'apprentissage automatique

Public cible

  • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
  • Architectes d'entreprise et responsables d'analyse
  • Équipes d'intégration et d'ingénierie de plateforme IA
 21 Heures

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Prix par participant

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