Schița de curs

Introducere în WrenAI OSS

  • Prezentare generală a arhitecturii WrenAI
  • Componentele principale și ecosistemul de cod sursă deschis (OSS)
  • Instalarea și configurarea

Modelare Semnificativă în Wren AI

  • Definirea stratului semantic
  • Proiectarea de metrici și dimensiuni reutilizabile
  • Bune practici pentru consistență și păstrare

Transformarea Textului în SQL în Practică

  • Mapează limbajul natural la interogări
  • Îmbunătățirea preciziei generării SQL
  • Probleme comune și rezolvarea problemelor

Tunează și Optimizați Prompturile

  • Strategii de inginerie a prompturilor
  • Finetuning pentru seturi de date la nivel de întreprindere
  • Echilibrarea preciziei și performanței

Implementarea Murerilor (Guardrails)

  • Prevenirea interogărilor neîn sigur sau costisitoare
  • Mecanismele de validare și aprobare
  • Considerente de guvernanță și conformitate

Integrarea WrenAI în Fluxuri de Date

  • Încorporarea lui Wren AI în fluxuri
  • Conectarea la instrumente BI și vizualizare
  • Implementări pentru mai mulți utilizatori și întreprinderi

Use Cases Avansate și Extensii

  • Plug-in-uri personalizate și integrații API
  • Extinderea lui WrenAI cu modele ML
  • Scalare pentru seturi de date mari

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Compreensiune puternică a limbajului SQL și sistemelor de baze de date
  • Experiență în modelarea datelor și straturi semantice
  • Cunoștințe despre conceptele de învățare automată sau procesare a limbajului natural

Publicul-țintă

  • Inginerii de date
  • Inginerii de analize
  • Inginerii de IA
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite