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期間 21 時間
コース概要
WrenAI OSSの紹介
- WrenAIアーキテクチャの概要
- 主要なOSSコンポーネントとエコシステム
- インストールとセットアップ
Wren AIにおけるセマンティックモデリング
- セマンティックレイヤーの定義
- 再利用可能な指標と次元の設計
- 一貫性と保守性のためのベストプラクティス
実践的なテキストからSQLへの変換
- 自然言語からクエリへのマッピング
- SQL生成の正確性の向上
- 一般的な課題とトラブルシューティング
プロンプトのチューニングと最適化
- プロンプトエンジニアリング戦略
- エンタープライズデータセットのためのファインチューニング
- 正確性とパフォーマンスのバランス調整
ガードレールの実装
- 不安全または高コストのクエリを防ぐ
- 検証と承認メカニズム
- ガバナンスとコンプライアンスの考慮事項
WrenAIをデータワークフローに統合する
- パイプラインへのWren AIの埋め込み
- BIツールおよび可視化ツールへの接続
- マルチユーザーおよびエンタープライズ展開
高度なユースケースと拡張
- カスタムプラグインとAPI統合
- MLモデルによるWrenAIの拡張
- 大規模データセットのためのスケーリング
まとめと次のステップ
要求
- SQLおよびデータベースシステムに関する深い理解
- データモデリングとセマンティックレイヤーの経験
- 機械学習または自然言語処理の概念への慣れ
対象者
- データエンジニア
- アナリティクスエンジニア
- MLエンジニア
