Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do WrenAI OSS

  • Přehled architektury WrenAI
  • Klíčové open-source komponenty a ekosystém
  • Instalace a nastavení

Sémantické modelování v Wren AI

  • Definování sémantických vrstev
  • Navrhování opakovatelných metrik a rozměrů
  • Nejlepší postupy pro konzistenci a udržovatelnost

Převod textu do SQL v praxi

  • Mapování přirozeného jazyka na dotazy
  • Zvyšování přesnosti generování SQL
  • Časté výzvy a řešení problémů (troubleshooting)

Ladění a optimalizace promptů

  • Strategie pro inženýring promptů
  • Fine-tuning pro firemní sady dat
  • Vyvažování přesnosti a výkonu

Implementace ochranných mechanismů (guardrails)

  • Zabraňování nebezpečným nebo nákladným dotazům
  • Mechanismy validace a schvalování
  • Zvahování governance a souladu se směrnicemi (compliance)

Integrace WrenAI do datových pracovních toků

  • Vkládání Wren AI do datových potoků (pipelines)
  • Propojování s nástroji BI a vizualizace
  • Nasazení pro více uživatele a firemní prostředí

Pokročilé use case a rozšíření

  • Vlastní pluginy a integrace API
  • Rozšíření WrenAI o ML modely
  • škálování pro velké sady dat

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Silné pochopení SQL a databázových systémů
  • Zkušenosti s modelováním dat a sémantickými vrstvami
  • Znalost konceptů strojového učení nebo zpracování přirozeného jazyka

Cílová skupina

  • Datoví inženýři
  • Analytici a analytici inženýři
  • ML inženýři
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie