연락처 정보

코스 개요

AI 기반 SQL 기술에 대한 개요 소개

  • 데이터 시스템 내에서의 인공지능 통합 방안 개관
  • 전통적인 SQL 사용법에서 AI 보조형 쿼리 처리로의 발전 과정
  • 기업 환경에서 활용 가능한 주요 시나리오 및 이점 설명

SQL 환경 내 대규모 언어 모델 이해하기

  • LLM이 구조화된 쿼리를 어떻게 해석하고 생성하는지 설명
  • SQL 응용에 적합한 GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen, Mistral 모델 간 비교 분석
  • 데이터베이스와 상호작용을 위해 모델 미세 조정하는 방법

자연어-SQL 변환(NL2SQL) 시스템 구축법

  • NL2SQL 아키텍처 및 기본 접근 방식 설명
  • 텍스트-SQL 파이프라인을 직접 만들고 배포하는 절차 안내
  • 쿼리의 정확도와 사용자 의도가 얼마나 잘 반영되었는지 평가하는 기법

AI를 활용한 쿼리 최적화 전략

  • 비효율적인 쿼리를 찾아내고 수정하는 AI 기술 소개
  • 성능 향상을 위한 LLM 기반 쿼리 재작성 방안 설명
  • PostgreSQL 및 SQL Server 환경에서 AI 최적화 기능 통합 방법

보안, 거버넌스 및 감사 가능성 확보 방안

  • AI가 생성한 쿼리에 대한 접근 통제 방법 설명
  • 모델의 투명성과 규정 준수 사항 확보 방안 소개
  • 기업 데이터 시스템 내 AI 거버넌스 체계 구축 방법 안내

LLM 통합 및 오케스트레이션 방안

  • SQL 엔진과 AI API를 연동하는 절차 안내
  • LangChain 및 LlamaIndex와 같은 프레임워크 활용 방법 설명
  • 하이브리드 및 클라우드 환경에서 AI 구성 요소를 배포하는 기법

실습형 구현 훈련 시간

  • AI-SQL 연동 환경 및 테스트 시스템을 직접 설정해보기
  • AI가 생성한 쿼리를 만들고 평가하는 과제 수행
  • AI 최적화 기법 적용 후 성능 향상 정도 측정 방법 배우기

미래 트렌드 및 기업 차원의 도입 전략 안내

  • AI 기반 데이터베이스 시스템과 SQL 기술의 향후 발전 방향 설명
  • 데이터 레이크, BI 툴 및 데이터 파이프라인과의 통합 사례 소개
  • 기업 내부용 AI 쿼리 어시스턴트 개발 전략 설명

요약 및 향후 학습 방향 제시

요건

  • SQL 기초 지식에 대한 이해
  • 데이터베이스 관리 또는 데이터 엔지니어링 분야의 실무 경험
  • 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해

대상 수강생

  • 데이터 엔지니어 및 데이터베이스 관리자
  • 기업 아키텍트 및 분석 관련 책임자
  • AI 통합 및 플랫폼 엔지니어링 팀 구성원
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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