Schița de curs

Introducere în WrenAI OSS

  • Prezentare generală a arhitecturii WrenAI
  • Componente cheie OSS și ecosistem
  • Instalare și configurare

Modelare Semantică în Wren AI

  • Definirea straturilor semantice
  • Proiectarea metricilor și dimensiunilor reutilizabile
  • Cele mai bune practici pentru consistență și mentenabilitate

Text to SQL în Practică

  • Maparea limbajului natural la interogări
  • Îmbunătățirea acurateței generării SQL
  • Provocări comune și depanare

Ajustarea și Optimizarea Prompturilor

  • Strategii de inginerie a prompturilor
  • Fine-tuning pentru seturi de date enterprise
  • Echilibrarea acurateței și performanței

Implementarea Mecanismelor de Siguranță

  • Prevenirea interogărilor nesigure sau costisitoare
  • Mecanisme de validare și aprobare
  • Considerații de guvernanță și conformitate

Integrarea WrenAI în Fluxurile de Date

  • Încorporarea Wren AI în pipeline-uri
  • Conectarea la instrumente de BI și vizualizare
  • Implementări multi-utilizator și enterprise

Cazuri de Utilizare Avansate și Extensii

  • Plugin-uri personalizate și integrarea API
  • Extinderea WrenAI cu modele de ML
  • Scalarea pentru seturi mari de date

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere avansată a SQL și a sistemelor de baze de date
  • Experiență în modelarea datelor și straturi semantice
  • Familiaritate cu concepte de învățare automată sau procesare a limbajului natural

Publicul Țintă

  • Ingineri de date
  • Ingineri de analize
  • Ingineri de ML
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite