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Schulungsübersicht

Einführung in die mit KI unterstützte SQL-Verarbeitung

  • Überblick über KI-Integrationen in Datenmanagement-Systeme
  • Entwicklungsverlauf von klassischem SQL bis hin zu KI-gestützten Abfragen
  • Relevante Anwendungsfälle und Vorteile im unternehmerischen Kontext

Große Sprachmodelle – Einsatzmöglichkeiten für SQL-Abfragen

  • Wie große Sprachmodelle strukturierte Abfragen interpretieren und generieren
  • Vergleich von GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen sowie Mistral im Einsatz für SQL-Systeme
  • Anpassung der Modelle an spezifische Bedürfnisse bei Datenbankinteraktionen

Systeme zur Umwandlung natürlicher Sprache in SQL (NL2SQL)

  • Architekturen sowie Vorgehensweisen zur Entwicklung von NL2SQL-Systemen
  • Konzeption und Bereitstellung solcher Pipelines im echten Betrieb
  • Bewertungskriterien für Abfragegenauigkeit sowie Erfüllung der Nutzerabsichten

KI-gestützte Optimierung von SQL-Abfragen

  • Einsatz von KI zur Identifizierung und Korrektur ineffizienter Abfragen
  • Umformulierung von SQL-Befehlen durch LLMs zwecks Performance-Steigerung
  • Integration solcher Optimierungsverfahren in PostgreSQL und SQL Server

Sicherheit, Governance sowie Nachvollziehbarkeit im KI-SQL-Workflow

  • Regelung des Zugriffs auf von der KI erstellte Abfragen
  • Gewährleistung von Transparenz sowie rechtlicher Einhaltung
  • Etablierung strukturierter Verfahren zur Überwachung und Kontrolle im Unternehmen

Integration und Koordination großer Sprachmodelle in SQL-Umgebungen

  • Anbindung von SQL-Systemen an KI-APIs bzw. -Dienste
  • Nutzung bewährter Frameworks wie LangChain und LlamaIndex
  • Bereitstellung KI-basierter Komponenten in gemischten sowie Cloud-Infrastrukturen

Praktische Übungen zur Umsetzung des Erlangten

  • Einrichten von Schnittstellen zwischen KI-Modellen und Testdatenbanken
  • Generierung sowie Bewertung von Abfragen, die mithilfe der KI erstellt wurden
  • Analyse der Leistungssteigerungen infolge der KI-gestützten Optimierungen

Zukünftige Entwicklungen und Strategien für den breiten Einsatz im Unternehmen

  • Neuere Datenbankkonzepte, die explizit auf KI ausgelegt sind – auch deren Einfluss auf SQL-Systeme
  • Verknüpfung mit Data Lakes, BI-Tools und komplexen Datenpipelines
  • Gestaltung intern genutzter KI-Assistenten für Abfragen im eigenen Unternehmen

Zusammenfassung sowie weitere Schritte nach dem Training

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Umgang mit SQL
  • Erfahrung in der Datenbankverwaltung oder als Data Engineer
  • Grundlagenwissen über Konzepte der KI bzw. des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • Data Engineers sowie Datenbankadministratoren
  • Unternehmensarchitekten und Leitende im Bereich Analytics
  • Teams zur Integration von KI sowie Plattformentwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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