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課程時長 21 時間：
課程簡介
WrenAI OSS 簡介
- WrenAI 架構概觀
- 關鍵開源組件與生態系
- 安裝與設置
Wren AI 中的語意建模
- 定義語意層
- 設計可重複使用的指標與維度
- 確保一致性与可維護性的最佳實務
「自然語言轉 SQL」的實務應用
- 將自然語言映射為查詢語句
- 提升 SQL 生成的準確度
- 常見挑戰與故障排除
提示詞調優與最佳化
- 提示詞工程策略
- 針對企業級數據集的微調
- 平衡準確度與效能
實施防護機制
- 防止不安全或高成本的查詢
- 驗證與核准機制
- 治理與合規性考量
將 WrenAI 整合至數據工作流程
- 將 Wren AI 嵌入數據管道
- 連接 BI 與視覺化工具
- 多用戶與企業級部署
進階使用案例與擴展
- 自定義插件與 API 整合
- 使用機器學習模型擴展 WrenAI
- 針對大型數據集的擴展性優化
摘要與後續步驟
最低要求
- 對 SQL 及資料庫系統具備強大的理解能力
- 具備數據建模與語意層方面的經驗
- 熟悉機器學習或自然語言處理概念
目標受眾
- 數據工程師
- 分析工程師
- 機器學習工程師
