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Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Überblick über die WrenAI-Architektur
- Schlüsselkomponenten und Ökosystem der Open-Source-Komponenten
- Installation und Konfiguration
Semantisches Modellieren in Wren AI
- Definition semantischer Ebenen
- Gestaltung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
- Beste Praktiken für Konsistenz und Wartbarkeit
Text-zu-SQL in der Praxis
- Abbildung natürlicher Sprache auf Abfragen
- Verbesserung der Genauigkeit von SQL-Generierung
- Häufige Herausforderungen und Problembehandlung
Prompt-Tuning und Optimierung
- Strategien für die Prompt-Engineering
- Feinjustage für Unternehmensdatensätze
- Gleichgewicht von Genauigkeit und Leistung
Implementierung von Guardrails
- Verhinderung unsicherer oder kostspieliger Abfragen
- Validierungs- und Genehmigungsmechanismen
- Überlegungen zur Governance und der Einhaltung von Vorschriften
Integration von WrenAI in Datenaufbereitungsprozesse
- Einbetten von Wren AI in Pipelines
- Verbinden mit BI- und Visualisierungstools
- Mehrbenutzer- und Unternehmensumsetzungen
Erweiterte Anwendungsfälle und Erweiterungen
- Benutzerdefinierte Plugins und API-Integrationen
- Ausbau von WrenAI mit ML-Modellen
- Skalierung für große Datensätze
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von SQL und Datenbanksystemen
- Erfahrung mit datenmodellierung und semantischen Schichten
- Kenntnisse in Maschinellem Lernen oder natürlichsprachlicher Verarbeitung
Zielgruppe
- Dateningenieure
- Analytik-Ingenieure
- ML-Ingenieure
21 Stunden
