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课程大纲
WrenAI OSS 简介
- WrenAI 架构概述
- 关键 OSS 组件与生态系统
- 安装与设置
Wren AI 中的语义建模
- 定义语义层
- 设计可重用的指标与维度
- 一致性与可维护性的最佳实践
实践中的 Text to SQL
- 将自然语言映射到查询
- 提高 SQL 生成的准确性
- 常见挑战与故障排除
提示调优与优化
- 提示工程策略
- 针对企业数据集的微调
- 平衡准确性与性能
实施护栏
- 防止不安全或高成本的查询
- 验证与审批机制
- 治理与合规性考虑
将 WrenAI 集成到数据工作流中
- 在管道中嵌入 Wren AI
- 连接到 BI 和可视化工具
- 多用户与企业部署
高级用例与扩展
- 自定义插件与 API 集成
- 使用 ML 模型扩展 WrenAI
- 大规模数据集的扩展
总结与下一步
要求
- 对SQL和数据库系统有深入理解
- 具备数据建模和语义层的经验
- 熟悉机器学习或自然语言处理概念
受众
- 数据工程师
- 分析工程师
- ML工程师
21 小时