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課程簡介

WrenAI OSS 簡介

  • WrenAI 架構概覽
  • 核心開源組件與生態系統
  • 安裝與配置

WrenAI 中的語義建模

  • 定義語義層
  • 設計可復用的指標與維度
  • 一致性与可維護性的最佳實踐

文本轉 SQL 實戰

  • 將自然語言映射為查詢語句
  • 提升 SQL 生成的準確率
  • 常見挑戰與故障排除

提示詞調優與優化

  • 提示工程策略
  • 針對企業數據集的細調
  • 平衡準確性與性能

實施防護機制

  • 防止不安全或高成本的查詢
  • 驗證與審批機制
  • 治理與合規考量

將 WrenAI 集成到數據工作流程中

  • 在管道中嵌入 Wren AI
  • 連接 BI 和可視化工具
  • 多用戶與企業級部署

高級用例與擴展功能

  • 自定義插件與 API 集成
  • 使用 ML 模型擴展 WrenAI
  • 應對大規模數據集的擴容方案

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

受眾

  • 數據工程師
  • 分析工程師
  • 機器學習工程師
 21 小時

課程分類