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Schulungsübersicht
Einführung in WrenAI OSS
- Überblick über die WrenAI-Architektur
- Wesentliche OSS-Komponenten und Ökosystem
- Installation und Einrichtung
Semantisches Modellieren in Wren AI
- Definition semantischer Schichten
- Gestaltung wiederverwendbarer Metriken und Dimensionen
- Best Practices für Konsistenz und Wartbarkeit
Text-zu-SQL in der Praxis
- Mapping von natürlicher Sprache zu Queries
- Verbesserung der Genauigkeit der SQL-Generierung
- Häufige Herausforderungen und Fehlerbehebung
Prompt-Tuning und Optimierung
- Strategien des Prompt Engineering
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) für Unternehmens-Datensätze
- Abwägung zwischen Genauigkeit und Performance
Implementierung von Guardrails
- Verhinderung unsicherer oder kostspieliger Queries
- Validierungs- und Freigabemechanismen
- Governance- und Compliance-Aspekte
Integration von WrenAI in Daten-Workflows
- Einbettung von Wren AI in Pipelines
- Anbindung an BI- und Visualisierungstools
- Mehrbenutzer- und Unternehmensbereitstellungen
Erweiterte Anwendungsfälle und Erweiterungen
- Eigene Plugins und API-Integrationen
- Erweiterung von WrenAI mit ML-Modellen
- Skalierung für große Datensätze
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solide Kenntnisse in SQL und Datenbank-Systemen
- Erfahrung mit Datenmodellierung und semantischen Schichten
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens oder der natürlichen Sprachverarbeitung
Zielgruppe
- Data Engineers
- Analytics Engineers
- ML-Ingenieure
21 Stunden