문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
기간 21 시간
코스 개요
WrenAI OSS 소개
- WrenAI 아키텍처 개요
- 핵심 OSS 구성 요소 및 생태계
- 설치 및 설정
Wren AI에서의 시맨틱 모델링
- 시맨틱 레이어 정의
- 재사용 가능한 지표 및 차원 설계
- 일관성과 유지보수를 위한 모범 사례
실전 텍스트 투 SQL
- 자연어를 쿼리로 매핑
- SQL 생성 정확도 향상
- 일반적인 문제 및 트러블슈팅
프롬프트 튜닝 및 최적화
- 프롬프트 엔지니어링 전략
- 엔터프라이즈 데이터셋을 위한 파인튜닝
- 정확도와 성능의 균형 맞추기
가드레일 구현
- 안전하지 않거나 비용이 높은 쿼리 방지
- 검증 및 승인 메커니즘
- 거버넌스 및 컴플라이언스 고려사항
데이터 워크플로에 WrenAI 통합
- 파이프라인에 Wren AI 임베딩
- BI 및 시각화 도구 연결
- 멀티유저 및 엔터프라이즈 배포
고급 사용 사례 및 확장
- 커스텀 플러그인 및 API 통합
- ML 모델을 통한 WrenAI 확장
- 대규모 데이터셋을 위한 스케일링
요약 및 다음 단계
요건
- SQL 및 데이터베이스 시스템에 대한 깊이 있는 이해
- 데이터 모델링 및 시맨틱 레이어 경험
- 기계 학습 또는 자연어 처리 개념에 대한 숙지
대상 독자
- 데이터 엔지니어
- 분석 엔지니어
- ML 엔지니어
