Аудитория курса
Аудиторией данного курса являются специалисты по данным, которые хотят изучить проектирование и разработку решений для баз данных с использованием искусственного интеллекта на платформах SQL компании Microsoft, включая SQL Server, Azure SQL и SQL-базы данных в Microsoft Fabric. Данная роль предполагает разработку решений для баз данных, включающих как структурированные, так и полуструктурированные данные, а также интеграцию функций искусственного интеллекта в современные и высокомасштабируемые корпоративные приложения.
Необходимая подготовка
Перед началом данного учебного курса рекомендуется иметь опыт написания запросов T-SQL/Transact-SQL, базовое понимание концепций баз данных (таблицы, соединения, транзакции), опыт работы с SQL Server, Azure SQL Database или базами данных SQL в Microsoft Fabric, а также общее понимание концепций искусственного интеллекта, принципов безопасности (аутентификация и авторизация) и основных понятий управления версиями Git и CI/CD.
Модуль 1: Проектирование и реализация объектов базы данных с помощью SQL
Темы:
Общие сведения о выборе платформы на основе SQL Server
Создание эффективных таблиц
Оптимизация с помощью индексов
Использование специализированных типов таблиц
Обеспечение целостности данных с помощью ограничений
Управление столбцами и индексами JSON
Таблицы секционирования для масштабирования
Упражнение. Создание и обслуживание объектов базы данных
Оценка модуля
Модуль 2: Реализация программируемых объектов с помощью SQL
Темы:
Создание представлений
Создание хранимых процедур
Создание скалярных функций
Создайте табличные функции
Создание триггеров
Выберите, когда следует использовать каждый параметр
Упражнение. Реализация программируемых объектов в SQL Server
Проверка знаний
Модуль 3: Написание расширенного кода T-SQL
Темы:
Упорядочение запросов с помощью общих табличных выражений
Применение функций окна для аналитики
Обработка данных JSON со встроенными функциями
Сопоставление шаблонов с регулярными выражениями
Поиск приблизительных совпадений с нечеткими строковыми функциями
Обход связей с запросами графа
Сравнение строк с коррелированными подзапросами
Обработка ошибок с TRY...CATCH
Упражнение. Работа с функциями JSON
Оценка модуля
Модуль 4: Реализация решений SQL с помощью средств СИ
Темы:
Описание средств разработки с поддержкой искусственного интеллекта, доступных для платформ Microsoft SQL
Интерпретация влияния на безопасность использования средств с поддержкой искусственного интеллекта
Включение GitHub Copilot и Fabric Copilot
Настройка параметров средства модели и протокола контекста модели (MCP) в сеансе чата GitHub Copilot или Fabric Copilot
Создание и настройка файлов инструкций GitHub Copilot
Подключение к конечным точкам сервера MCP, включая Microsoft SQL Server и Fabric Lakehouse
Упражнение. Настройка средств с поддержкой ИИ для разработки баз данных
Оценка модуля
Модуль 5: Реализация безопасности данных и соответствия требованиям SQL
Темы:
Защита данных с помощью шифрования
Настройка динамической маскировки данных
Реализация безопасности на уровне строк
Управление разрешениями и безопасным доступом
Реализация аудита
Настройка безопасного доступа к службам ИИ
Защита конечных точек API данных
Упражнение. Реализация функций безопасности
Оценка модуля
Модуль 6: Оптимизация производительности базы данных
Темы:
Рекомендации по конфигурациям базы данных
Сохранение целостности данных с помощью уровней изоляции транзакций и элементов управления параллелизмом
Оценивание производительности запросов с использованием планов выполнения и динамических административных представлений
Мониторинг и настройка запросов с помощью хранилища запросов и анализа производительности запросов
Выявление и устранение блокировок и взаимоблокировок
Упражнение. Оптимизация производительности запросов
Проверка знаний
Модуль 7: Реализация CI/CD с помощью проектов базы данных SQL
Темы:
Создание, сборка и проверка проектов базы данных SQL
Настройка системы управления версиями и управление эталонными данными
Управление ветвлением, запросами на слияние и разрешением конфликтов
Обнаружение и разрешение смещения схемы
Внедрение конвейеров CI/CD
Проектирование и реализация стратегии тестирования
Упражнение. Реализация CI/CD с помощью проектов базы данных SQL
Проверка знаний
Модуль 8: Интеграция решений SQL с службами Azure
Темы:
Создание файлов конфигурации для построителя API данных
Определение сущностей для REST и GraphQL
Предоставление объектов базы данных, хранимых процедур и представлений
Изучение вариантов развертывания для Data API Builder
Рекомендации по конфигурациям Azure Monitor
Обработка изменений с помощью шаблонов на основе событий
Упражнение - Настройка API-конфигуратора данных для каталога товаров
Оценка модуля
Модуль 9: Проектирование и реализация моделей и внедрения с помощью SQL
Темы:
Понять и оценивать модели для нагрузок рабочих баз данных SQL
Создание внешних моделей и управление ими в SQL
Проектирование встраивания для рабочих нагрузок SQL баз данных
Создание и обслуживание внедрения для рабочих нагрузок базы данных SQL
Упражнение – Создание и обновление встраиваний в базе данных Azure SQL
Проверка знаний
Модуль 10: Проектирование и реализация интеллектуального поиска с помощью SQL
Темы:
Выбор интеллектуального подхода к поиску
Реализация полнотекстового поиска
Подготовка SQL для поиска векторов
Реализация шаблонов запросов векторного поиска
Реализация гибридного поиска и ранжирования
Упражнение. Реализация интеллектуального поиска с помощью полнотекстовых, векторных и гибридных запросов
Проверка знаний
Модуль 11: Проектирование и реализация RAG с помощью SQL
Темы:
Определение вариантов использования RAG и архитектуры
Подготовка контекста извлечения для расширения
Усиление подсказок в контексте базы данных
Создание и обработка ответов RAG
Упражнение. Реализация решения RAG
Проверка знаний
