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課程簡介
WrenAI OSS 簡介
- WrenAI 架構概述
- 核心開源組件及生態系
- 安裝與設定步驟
Wren AI 中的語義建模
- 定義語義層
- 設計可重用的指標和維度
- 一致性与可維護性的最佳實踐
文本轉 SQL 實務應用
- 將自然語言映射至查詢語句
- 提升 SQL 生成的準確性
- 常見挑戰與問題排除
提示詞調優與優化
- 提示詞工程策略
- 針對企業數據集的微調技術
- 平衡準確性與性能表現
實施防護機制
- 防止產生不安全或高成本的查詢
- 驗證與審批機制
- 治理與合規性考量
WrenAI 整合至數據工作流
- 在數據流程中嵌入 Wren AI
- 連接 BI 與視覺化工具
- 多用戶及企業級部署方案
進階用例與擴展應用
- 自訂外掛程式及 API 整合
- 利用 ML 模型擴展 WrenAI 功能
- 大規模數據集的擴展能力
總結與後續步驟
最低要求
- 具備扎实的 SQL 和數據庫系統知識
- 擁有數據建模及語義層相關經驗
- 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
- ML 工程師
21 小時