01. LLMを活用してORMとrawクエリを代替
データアクセスロジックや手動でのクエリ作成の代わりに、ユーザーの自然言語入力からLLMが即座に安全なSQLをリアルタイムで生成するText-To-SQLアーキテクチャを導入します。
ユーザーの質問に対してリアルタイムでSQL文を生成し、照会を行うText-To-SQLシステムについて学ぶことができます。
LLMを活用したText-To-SQLに関する理解
ToolCallingによるリアルタイム関数呼び出し構造の実装
リアルタイムで柔軟にクエリを生成する動的クエリ生成構造の理解
最も手軽で完全なチャットボットシステムの構築
本課程では、Text-To-SQL技術とTool Callingを活用して、リアルタイムでデータベースを照会・制御するインテリジェントAIエージェントの構築を共に行います。
データアクセスロジックや手動でのクエリ作成の代わりに、ユーザーの自然言語入力からLLMが即座に安全なSQLをリアルタイムで生成するText-To-SQLアーキテクチャを導入します。
単なる回答生成を超えて、LLMが状況に適したAPIやPython関数を自ら選択し、パラメータまでマッピングしてトリガーするアクション構造を完成させます。
複雑に絡み合ったパイプラインの代わりに、シンプルで直感的な設計方式を通じて、自然言語でのクエリが可能な完成度の高いチャットボットサービスを迅速に構築します。
実際のビジネス環境を想定し、ユーザーの質問の意図(Intent)を3つのフローに分岐処理
簡潔で直感的な構成のAIエージェントチャットボットを構想する企画者
Text-To-SQLの基本からクエリ検証、自己修復(Self-Healing)技法を適用して、完成型チャットボットシステムを作りたい方
学習対象は
誰でしょう?
AIトレンドについて技術的な観点から理解したい企画者、PM
Text-To-SQLの基礎・応用について学びたい開発者
LLMを活用した自然言語クエリチャットボットシステムを構築する必要がある開発者
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講座
💪💪💪実務と講義の経歴を兼ね備えた専門家 💪💪💪
こんにちは、金善国(キム・ソングク)です。延世大学を卒業し、大企業やスタートアップなどでソフトウェアエンジニアとして働いてきました。現在は企業研修やブートキャンプの専業講師として活動しています。実務経験と講義経験を兼ね備えた講師として、皆さんに必ず知っておくべき知識を中心に分かりやすくお伝えします。
プロフィール:https://www.linkedin.com/in/seongukkim
企業教育に関するお問い合わせ:ksg39412@naver.com
全体
9件 ∙ (3時間 15分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 授業概要
11:17
2. システムアーキテクチャ
07:26
3. 開発環境の準備
25:13
4. プロジェクト構造と主要機能のテスト
31:42
6. SQL生成
27:15
7. SQL文の検証および再処理
34:39
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