문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
AI 강화 SQL 소개
- 데이터 시스템에서 AI 통합 개요
- 전통적 SQL에서 AI 보조 쿼리링으로의 진화
- 주요 엔터프라이즈 사용 사례 및 이점
SQL 컨텍스트에서 LLM 이해하기
- LLM이 구조화된 쿼리를 해석하고 생성하는 방식
- SQL 애플리케이션을 위한 GPT, Llama, DeepSeek, Qwen, Mistral 비교
- 데이터베이스 상호작용을 위한 모델 파인튜닝
자연어를 SQL로(NL2SQL) 시스템
- NL2SQL 아키텍처 및 접근 방식
- 텍스트를 SQL로 변환하는 파이프라인 구축 및 배포
- 쿼리 정확도 및 사용자 의도 평가
AI 보조 쿼리 최적화
- AI를 이용한 비효율적 쿼리 감지 및 수정
- 성능 향상을 위한 LLM 기반 쿼리 리라이팅
- PostgreSQL 및 SQL Server에 AI 최적화 통합
보안, 거버넌스, 감사 가능성
- AI 생성 쿼리 접근 제어
- 설명 가능성 및 규정 준수 보장
- 엔터프라이즈 데이터 시스템에서 AI 거버넌스 구현
LLM 통합 및 오케스트레이션
- SQL 엔진과 AI API 연결
- LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크 활용
- 하이브리드 및 클라우드 아키텍처에서 AI 컴포넌트 배포
실무 구현 랩
- AI-SQL 연결 및 테스트 환경 설정
- AI 생성 쿼리 생성 및 평가
- AI 최적화를 통한 성능 개선 측정
미래 트렌드 및 엔터프라이즈 채택 전략
- AI 네이티브 데이터베이스 시스템 및 SQL의 진화
- 데이터레이크, BI 도구 및 파이프라인과의 통합
- 조직 내 AI 쿼리 어시스턴트 구축
요약 및 다음 단계
요건
- SQL 기초에 대한 이해
- 데이터베이스 관리 또는 데이터 엔지니어링 경험
- AI 또는 기계 학습 개념에 대한 기본 지식
대상 독자
- 데이터 엔지니어 및 데이터베이스 관리자
- 엔터프라이즈 아키텍트 및 분석 리드
- AI 통합 및 플랫폼 엔지니어링 팀
21 시간