Génération de schéma pour interroger un Data Lakehouse

Aperçu

Explore schema generation techniques using LLMs for data lakehouse querying, focusing on GraphQL implementation, knowledge infusion, and reasoning capabilities for effective data retrieval.

Programme

• Introduction aux Data Lakehouses
Aperçu des Data Lakehouses
Importance des Schémas dans la Récupération de Données
• Comprendre les Modèles de Langage de Grande Taille (LLM)
Bases des LLM
Applications des LLM dans la Génération de Schémas
• Principes de Conception de Schémas pour les Data Lakehouses
Types et Structures de Schémas
Meilleures Pratiques dans le Développement de Schémas
• Mise en Œuvre de GraphQL pour les Data Lakehouses
Introduction à GraphQL
Configuration d'une API GraphQL
Interrogation des Données avec GraphQL
• Techniques pour la Génération de Schémas à l'aide des LLM
Génération Automatisée de Schémas
Intégration des LLM dans la Conception de Schémas
Études de Cas : Mises en Œuvre Réussies
• Infusion de Connaissances dans la Génération de Schémas
Extraction et Infusion de Connaissances Domaines
Techniques de Représentation des Connaissances
• Amélioration des Capacités de Raisonnement dans la Conception de Requêtes
Raisonnement Logique pour les Requêtes Complexes
Tirer Parti des LLM pour Améliorer le Raisonnement des Requêtes
• Applications Pratiques et Exemples Concrets
Construction et Test de Solutions de Schémas
Projets d'Exemples Concrets
• Évaluation et Stratégies d'Optimisation
Test de l'Efficacité des Schémas
Techniques d'Optimisation des Performances
• Tendances Futures dans la Génération de Schémas et l'Interrogation des Data Lakehouses
Technologies Émergentes
Directions Futures et Innovations
• Résumé et Conclusion du Cours
Récapitulatif des Concepts Clés
Lectures et Ressources Complémentaires
• Présentation du Projet Final
Conception et Présentation d'une Proposition de Schéma
Retour d'Information et Évaluation par les Pairs

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Matières

Programming