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课程时长 21 小时
课程大纲
WrenAI OSS简介
- WrenAI架构概览
- 关键OSS组件与生态系统
- 安装与配置
Wren AI中的语义建模
- 定义语义层
- 设计可复用的指标和维度
- 一致性和可维护性的最佳实践
Text to SQL实战
- 将自然语言映射到查询
- 提升SQL生成准确性
- 常见挑战与故障排查
提示词调优与优化
- 提示工程策略
- 针对企业数据集的微调
- 平衡准确性与性能
实施安全护栏
- 防止不安全或高成本查询
- 验证与审批机制
- 治理与合规性考量
将WrenAI集成到数据工作流
- 在管道中嵌入Wren AI
- 连接BI和可视化工具
- 多用户和企业级部署
高级用例与扩展
- 自定义插件和API集成
- 使用机器学习模型扩展WrenAI
- 针对大型数据集进行扩展
总结与后续步骤
要求
- 扎实掌握SQL和数据库系统
- 具备数据建模和语义层的经验
- 了解机器学习或自然语言处理概念
目标学员
- 数据工程师
- 分析工程师
- 机器学习工程师
