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課程時長 21 時間：
課程簡介
WrenAI OSS 簡介
- WrenAI 架構概覽
- 核心開源組件與生態系統
- 安裝與設定
Wren AI 中的語意建模
- 定義語意層
- 設計可重複使用的指標與維度
- 確保一致性與可維護性的最佳實務
「文字轉 SQL」的實務應用
- 將自然語言對應至查詢語句
- 提升 SQL 生成的準確度
- 常見挑戰與故障排除
提示詞調整與優化
- 提示詞工程策略
- 針對企業級數據集的微調（Fine-tuning）
- 平衡準確度與效能
實施防護機制
- 防止不安全的查詢或造成高成本的操作
- 驗證與核准機制
- 治理與合規性考量
將 WrenAI 整合至數據工作流
- 將 Wren AI 嵌入數據管線
- 連接商業智慧（BI）及視覺化工具
- 多使用者及企業級部署
進階用例與擴展
- 自訂插件及 API 整合
- 透過機器學習模型擴展 WrenAI 功能
- 針對大型數據集的擴展性優化
總結與後續步驟
最低要求
- 對 SQL 及數據庫系統具備強悍的理解
- 擁有數據建模及語意層的經驗
- 熟悉機器學習或自然語言處理（NLP）相關概念
目標受眾
- 數據工程師
- 分析工程師
- 機器學習工程師
