Kursplan

Innføring i WrenAI OSS

  • Oversikt over WrenAI arkitektur
  • Nøkkel OSS-komponenter og økosystem
  • Installasjon og oppsett

Semantisk modellering i Wren AI

  • Definering av semantiske lag
  • Designing av gjenbrukbare målinger og dimensjoner
  • Beste praksis for konsistens og vedlikeholdbarhet

Tekst til SQL i praksis

  • Mapping av naturlig språk til spørringer
  • Forbedring av nøyaktighet i SQL-generering
  • Vanlige utfordringer og problemløsning

Prompt-justering og optimalisering

  • Strategier for prompt-engineering
  • Fintuning for bedriftsdata
  • Balansering av nøyaktighet og ytelse

Implementering av vernefunksjoner

  • Forhindring av farlige eller kostbare spørringer
  • Validerings- og godkjenningsmekanismer
  • Governance- og overholdelsesoverveielser

Integrering av WrenAI i dataarbeidsfløter

  • Innbygging av Wren AI i rørledninger
  • Tilkobling til BI- og visualiseringsverktøy
  • Multi-user- og bedriftsdeployeringer

Avanserte brukstilfeller og utvidelser

  • Egendefinerte plugins og API-integrasjoner
  • Utvidelse av WrenAI med ML-modeller
  • Skalering for store datamengder

Oppsummering og neste skritt

Krav

  • Sterk forståelse av SQL og databasesystemer
  • Erfaring med datamodellering og semantiske lag
  • Kjennskap til maskinlæring eller naturlig språkbehandling konsepter

Målgruppe

  • Dataingeniører
  • Analytikkingeniører
  • ML-ingeniører
 21 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier