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課程簡介
WrenAI OSS 簡介
- WrenAI 架構概述
- 關鍵 OSS 組件與生態系統
- 安裝與設置
Wren AI 中的語義建模
- 定義語義層
- 設計可重用的指標與維度
- 一致性與可維護性的最佳實踐
實踐中的 Text to SQL
- 將自然語言映射到查詢
- 提高 SQL 生成的準確性
- 常見挑戰與故障排除
提示調優與優化
- 提示工程策略
- 針對企業數據集的微調
- 平衡準確性與性能
實施護欄
- 防止不安全或高成本的查詢
- 驗證與審批機制
- 治理與合規性考慮
將 WrenAI 集成到數據工作流中
- 在管道中嵌入 Wren AI
- 連接到 BI 和可視化工具
- 多用戶與企業部署
高級用例與擴展
- 自定義插件與 API 集成
- 使用 ML 模型擴展 WrenAI
- 大規模數據集的擴展
總結與下一步
最低要求
- 對SQL和數據庫系統有深入理解
- 具備數據建模和語義層的經驗
- 熟悉機器學習或自然語言處理概念
受衆
- 數據工程師
- 分析工程師
- ML工程師
21 時間: