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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

人數


每位參與者的報價

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