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コース概要
WrenAI OSSの概要紹介
- WrenAIのアーキテクチャ概説
- 主なオープンソースコンポーネントとエコシステムについて
- インストールおよびセットアップ手順
WrenAIにおけるセマンティックモデリングの実践
- セマンティックレイヤーの設計方法
- 再利用可能な指標や次元の設計ポイント
- 一貫性とメンテナンス性を高めるためのベストプラクティス
テキストからSQLへの変換処理の実践的活用法
- 自然言語をデータベースクエリにマッピングする手法
- SQL生成精度の向上方法
- 一般的な問題点およびトラブルシューティング法
プロンプトチューニングと最適化手法
- 効果的なプロンプト作成戦略
- 企業環境で利用するためのデータセット微調整法
- 正確性とパフォーマンスのバランスの取り方
ガードレール機能の導入方法
- 安全でないクエリやコスト過多なクエリを防ぐ仕組みの設定法
- クエリの検証および承認プロセスの構築方法
- ガバナンスやコンプライアンス要件への対応策
データワークフローにおけるWrenAIの組み込み方
- データパイプラインにWrenAIを導入する手順
- 各種BIツールや可視化アプリケーションとの連携方法
- マルチユーザー環境および大企業向け展開における考慮点
高度な活用事例と機能拡張の方向性
- カスタムプラグインやAPI連携の実現方法
- MLモデルを活用してWrenAI機能を拡張する手法
- 大規模データセット対応におけるスケーリング策
講座のまとめおよび今後の展望
要求
- SQLおよびデータベースシステムに関する十分な知識
- データモデリングやセマンティックレイヤーの構築経験
- 機械学習および自然言語処理の基本的な知識
対象者
- データエンジニア
- 分析エンジニア
- MLエンジニア
21 時間