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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー