SQL için Yapay Zeka: Akıllı Sorgulama ve Optimize Etmek İçin Büyük Dil Modellerinden Yararlanma Eğitimi

YZ Destekli SQL'ye Giriş

• Veri sistemlerinde YZ entegrasyonuna genel bakış
• Geleneksel SQL'den YZ destekli sorgulamaya geçiş
• Temel kurumsal kullanım senaryoları ve faydalar

SQL Bağlamında LLM'leri Anlama

• LLM'lerin yapılandırılmış sorguları nasıl yorumladığı ve oluşturduğu
• SQL uygulamaları için GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen ve Mistral'in karşılaştırması
• Veritabanı etkileşimi için modellerin ince ayarı

Doğal Dilden SQL'ye (NL2SQL) Sistemler

• NL2SQL mimarileri ve yaklaşımları
• Metinden SQL'ye boru hatlarının oluşturulması ve dağıtılması
• Sorgu doğruluğunun ve kullanıcı niyetinin değerlendirilmesi

YZ Destekli Sorgu Optimizasyonu

• Verimsiz sorguları tespit etmek ve düzeltmek için YZ kullanımı
• Performans için LLM tabanlı sorgu yeniden yazımı
• PostgreSQL ve SQL Server'a YZ optimizasyonunun entegre edilmesi

Güvenlik, Yönetişim ve Denetlenebilirlik

• YZ tarafından oluşturulan sorgulara erişimin kontrolü
• Açıklanabilirliğin ve uyumluluğun sağlanması
• Kurumsal veri sistemlerinde YZ yönetişiminin uygulanması

LLM Entegrasyonu ve Orkestrasyonu

• SQL motorlarının YZ API'lerine bağlanması
• LangChain ve LlamaIndex gibi çerçevelerin kullanımı
• AI bileşenlerinin hibrit ve bulut mimarilerinde dağıtılması

Pratik Uygulama Labları

• YZ-SQL bağlantılarının ve test ortamlarının kurulması
• YZ tarafından oluşturulan sorguların oluşturulması ve değerlendirilmesi
• YZ optimizasyonu ile performans iyileştirmelerinin ölçülmesi

Gelecek Trendleri ve Kurumsal Benimseme Stratejileri

• YZ yerli veritabanı sistemleri ve SQL evrimi
• Veri göllerine, BI araçlarına ve boru hatlarına entegrasyon
• Kurumlar için dahili YZ sorgu asistanlarının oluşturulması

Özet ve Sonraki Adımlar