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Durata 21 ore
Struttura del corso
Introduzione al SQL potenziato dall'AI
- Panoramica sull'integrazione dell'AI nei sistemi di dati
- Evoluzione dal SQL tradizionale all'interrogazione assistita dall'AI
- Principali casi d'uso aziendali e vantaggi
Comprensione degli LLM nel contesto SQL
- Come gli LLM interpretano e generano interrogazioni strutturate
- Confronto tra GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen e Mistral per applicazioni SQL
- Affinamento dei modelli per l'interazione con i database
Sistemi da linguaggio naturale a SQL (NL2SQL)
- Architetture e approcci per il NL2SQL
- Costruzione e distribuzione di pipeline da testo a SQL
- Valutazione dell'accuratezza delle interrogazioni e dell'intento dell'utente
Ottimizzazione delle interrogazioni assistita dall'AI
- Utilizzo dell'AI per rilevare e correggere interrogazioni inefficienti
- Riscrittura delle interrogazioni basata sugli LLM per le prestazioni
- Integrazione dell'ottimizzazione AI in PostgreSQL e SQL Server
Sicurezza, governance e tracciabilità
- Controllo dell'accesso alle interrogazioni generate dall'AI
- Garantire spiegabilità e conformità
- Implementazione della governance AI nei sistemi di dati aziendali
Integrazione e orchestrazione degli LLM
- Connessione tra motori SQL e API di AI
- Utilizzo di framework come LangChain e LlamaIndex
- Distribuzione dei componenti AI in architetture ibride e cloud
Laboratori di implementazione pratica
- Configurazione delle connessioni AI-SQL e degli ambienti di test
- Creazione e valutazione di interrogazioni generate dall'AI
- Misurazione dei miglioramenti delle prestazioni con l'ottimizzazione AI
Tendenze future e strategie di adozione aziendale
- Sistemi di database nativi AI ed evoluzione del SQL
- Integrazione con data lake, strumenti BI e pipeline
- Creazione di assistenti di interrogazione AI interni per le organizzazioni
Requisiti
- Conoscenza delle basi di SQL
- Esperienza nella gestione dei database o nell'ingegneria dei dati
- Conoscenze di base dei concetti di intelligenza artificiale o machine learning
Pubblico di riferimento
- Ingegneri dei dati e amministratori di database
- Architetti aziendali e responsabili dell'analisi dati
- Team di integrazione AI e ingegneria delle piattaforme