コース概要

WrenAI OSSの紹介

  • WrenAIアーキテクチャの概要
  • キーとなる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

WrenAIにおける意味モデリング

  • 意味層の定義
  • 再利用可能なメトリックとディメンションの設計
  • 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

  • 自然言語をクエリにマッピングする
  • SQL生成の精度向上
  • 常見の課題とトラブルシューティング

プロンプト調整と最適化

  • プロンプトエンジニアリングの戦略
  • エンタープライズデータセット向けのファインチューニング
  • 精度とパフォーマンスのバランス

ガードレールの実装

  • 危険または高コストなクエリを防止する
  • バリデーションと承認メカニズム
  • 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WrenAIの埋め込み
  • BIと可視化ツールとの接続
  • 多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モデルを使用したWrenAIの拡張
  • 大規模データセット向けのスケーリング

まとめと次なるステップ

要求

  • SQLとデータベースシステムの深い理解
  • データモデリングと意味層に関する経験
  • 機械学習や自然言語処理の概念に精通していること

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
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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