旅程再启｜SQL Copilot：AI时代下的SQL查询与优化
陈旸
你好，我是陈博士，好久不见！
在专栏结束了五年多以后，我决定对专栏进行一次迭代，分享一些新的认知。
在这段时间里，基于我线下培训项目的沉淀，我对 SQL 在实践方面有了一些新的行业积累，比如银行、保险、证券、新能源车企、快消等等，看看它们是如何应用 SQL 进行数据分析，从而更好地支持业务的。当然，这些相关经验也可以进行复制，为你所用。
值得一提的是，在大模型的加持下，用自然语言写 SQL 查询已经变成了一件非常简单的事情。提示工程、上下文学习、推理增强、大模型调优等等都可以让 LLM 生成高质量的 SQL。
所以，在接下来的加餐中，我将给你讲述 AI 时代下的 SQL 查询技巧，同时结合不同场景下的 SQL 查询需求。当然通过这些场景示例，你也可以看到 Text to SQL 的撰写能力。
目前拟定增加的话题如下：
Text to SQL：自然语言写 SQL 查询
SQL 实战：银行场景的数据查询与优化
SQL 实战：保险场景的数据查询与优化
SQL 实战：证券场景的数据查询与优化
SQL 实战：新能源车企的数据查询与优化
SQL 实战：快消场景的数据查询与优化
如果你有更多想要了解的内容，也欢迎在留言区写下你的问题，我们共同探讨！加更的部分，每周二和周四 0 点更新，敬请期待。
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AI
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1. SQL Copilot是一个基于大模型的AI工具，可以帮助用户用自然语言编写高质量的SQL查询。 2. 陈博士将在接下来的文章中分享关于自然语言写SQL查询、银行、保险、证券、新能源车企、快消等场景下的数据查询与优化的实战经验。 3. 通过这些场景示例，读者可以学习到Text to SQL的撰写能力，以及在不同行业场景下的SQL查询技巧。 4. 陈博士鼓励读者在留言区提出更多想要了解的内容，共同探讨SQL查询与优化的话题。
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