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Struttura del corso
Introduzione a WrenAI OSS
- Panoramica dell'architettura di WrenAI
- Componenti e ecosystema principali OSS
- Installazione e configurazione
Modellazione Semantica in Wren AI
- Definizione di livelli semantici
- Progettazione di metriche e dimensioni riutilizzabili
- Migliori pratiche per la coerenza e mantenibilità
Da Testo a SQL in Pratica
- Mappatura del linguaggio naturale alle query
- Miglioramento dell'accuratezza della generazione di SQL
- Sfide comuni e risoluzione dei problemi
Tuning e Ottimizzazione degli Avvisi
- Strategie di ingegneria degli avvisi
- Fine-tuning per dataset aziendali
- Bilanciare accuratezza ed esecuzione
Implementazione dei Barrieri di Sicurezza
- Prevenzione di query insicure o costose
- Meccanismi di validazione e approvazione
- Considerazioni sulla governanza e conformità
Integrazione di WrenAI nei Flussi di Lavoro dei Dati
- Inserimento di Wren AI nei pipeline
- Connessione con strumenti BI e visualizzazione
- Deployment multiutente ed aziendale
Casistiche Avanzate e Estensioni
- Plugin personalizzati e integrazioni API
- Estendere WrenAI con modelli ML
- Scalabilità per grandi dataset
Riepilogo ed Ulteriori Passaggi
Requisiti
- Strong understanding of SQL and database systems
- Experience with data modeling and semantic layers
- Familiarity with machine learning or natural language processing concepts
Audience
- Data engineers
- Analytics engineers
- ML engineers
21 ore
