Intrati in legatura
 Durata 21 ore

Schița de curs

Introducere în WrenAI OSS

  • Prezentarea arhitecturii WrenAI
  • Componentele OSS cheie și ecosistemul
  • Instalare și setup

Modelare Semantică în Wren AI

  • Definirea straturilor semantice
  • Proiectarea de metrici și dimensiuni 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 troubleshooting

Ajustarea și Optimizarea Prompturilor

  • Strategii de prompt engineering
  • Fine-tuning pentru seturi de date enterprise
  • Echilibrarea acurateței și a performanței

Implementarea Măsurilor de Siguranță

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

Integrarea WrenAI în Fluxurile de Lucru cu 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 integrări API
  • Extinderea WrenAI cu modele ML
  • Scalarea pentru seturi mari de date

Rezumat și Pașii Următori

Cerințe

  • Înțelegere solidă a SQL și a sistemelor de baze de date
  • Experiență cu modelarea datelor și straturile semantice
  • Familiaritate cu conceptele de machine learning sau procesare a limbajului natural

Public Țintă

  • Ingineri de date
  • Ingineri de analytics
  • Ingineri ML

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite