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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Überblick über die WrenAI-Architektur
- Wichtige OSS-Komponenten und Ökosystem
- Installation und Einrichtung
Semantisches Modellierung in WrenAI
- Definition semantischer Schichten
- Design wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
- Best Practices für Konsistenz und Wartbarkeit
Text-to-SQL in der Praxis
- Abbildung natürlicher Sprache auf Abfragen
- Verbesserung der Genauigkeit der SQL-Generierung
- Häufige Herausforderungen und Fehlerbehebung
Prompt-Tuning und -Optimierung
- Strategien des Prompt Engineering
- Feinabstimmung für Unternehmensdatensätze
- Auswogen von Genauigkeit und Performance
Implementierung von Guardrails
- Vermeidung unsicherer oder kostenintensiver Abfragen
- Validierungs- und Freigabemechanismen
- Governance- und Compliance-Erwägungen
Integration von WrenAI in Daten-Workflows
- Einbettung von WrenAI in Pipelines
- Anbindung an BI- und Visualisierungstools
- Multi-User- und Enterprise-Deployments
Fortgeschrittene Anwendungsfälle und Erweiterungen
- Custom Plugins und API-Integrationen
- Erweiterung von WrenAI durch ML-Modelle
- Skalierung für große Datensätze
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von SQL und Datenbanksystemen
- Erfahrung in der Datenmodellierung und semantischen Schichten
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der Verarbeitung natürlicher Sprache
Zielgruppe
- Data Engineer
- Analytics Engineer
- ML Engineer
