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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