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Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Überblick über die WrenAI-Architektur
- Wichtige OSS-Komponenten und Ökosystem
- Installation und Einrichtung
Semantische Modellierung in Wren AI
- Definition semantischer Schichten
- Entwurf wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
- Best Practices für Konsistenz und Wartbarkeit
Text-zu-SQL in der Praxis
- Abbildung natürlicher Sprache auf Queries
- Verbesserung der SQL-Generierungs-Genauigkeit
- Häufige Herausforderungen und Troubleshooting
Prompt-Tuning und Optimierung
- Strategien des Prompt Engineerings
- Feinabstimmung für Unternehmensdaten
- Abwägung zwischen Genauigkeit und Performance
Implementierung von Guardrails
- Verhinderung unsicherer oder kostspieliger Queries
- Validierungs- und Freigabemechanismen
- Governance- und Compliance-Aspekte
Integration von WrenAI in Daten-Workflows
- Einbettung von Wren AI in Pipelines
- Anbindung an BI- und Visualisierungstools
- Mehrbenutzer- und Enterprise-Deployment-Szenarien
Fortgeschrittene Use Cases und Erweiterungen
- Individuelle Plugins und API-Integrationen
- Erweiterung von WrenAI durch ML-Modelle
- Skalierung für grosse Datenmengen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von SQL und Datenbank-Systemen
- Erfahrung mit Datenmodellierung und semantischen Schichten
- Vertrautheit mit Konzepten des Machine Learnings oder Natural Language Processing (NLP)
Zielgruppe
- Data Engineers
- Analytics Engineers
- ML Engineers
21 Stunden