Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Введение в WrenAI OSS
- Обзор на архитектурата на WrenAI
- Ключови компоненти на OSS и екосистема
- Инсталация и настройка
Семантично моделиране в Wren AI
- Определяне на семантични слоеве
- Проектиране на повторно използвани метрики и измервания
- Наи-добри практики за състоятелност и поддържане
Text to SQL в практиката
- Отоваряне на естествен език в заявки
- Увеличаване на точността на генерацията на SQL
- Често срещани проблеми и отстраняване на грешки
Настройка и оптимизация на промпти
- Стратегии за промпт инженерство
- Тонко настройка за данни на предприятия
- Баланс между точност и производителност
Въвеждане на ограничения
- Предотвратяване на небезопасни или скъпи заявки
- Механизми за валидация и одобрение
- Работа по управление и съответствие
Интегриране на WrenAI в работни процеси с данни
- Вграждане на Wren AI в pipeline-ове
- Връзка с инструменти за BI и визуализация
- Разгръщане за многопотребителско и корпоративно използване
Напреднали случаи на употреба и разширения
- Персонализирани плагини и интеграции на API
- Разширяване на WrenAI с ML модели
- Мащабиране за големи данни
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Силен знания на SQL и бази данни
- Опит с моделиране на данни и семантични слоеве
- Завършеност с концепциите на машинно обучение или обработка на естествен език
Целева аудитория
- Инженери на данни
- Инженери на анализи
- Инженери по машинно обучение
21 часа