Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în WrenAI OSS
- Prezentare generală a arhitecturii WrenAI
- Componente cheie OSS și ecosistem
- Instalare și configurare
Modelarea Semantică în Wren AI
- Definirea straturilor semantice
- Proiectarea metricilor și dimensiunilor reutilizabile
- Practici recomandate pentru consistență și mentenabilitate
Text to SQL în Practică
- Maparea limbajului natural la interogări
- Îmbunătățirea acurateții generării SQL
- Provocări comune și depanare
Optimizarea și Reglarea Prompturilor
- Strategii de inginerie a prompturilor
- Reglare fină pentru seturi de date enterprise
- Echilibrarea acurateții 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 integrare API
- Extinderea WrenAI cu modele ML
- Scalare pentru seturi mari de date
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere solidă 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