Wren AI 博客

洞察

了解更多关于 AI 代理、语义层、代理架构、Text2SQL 的最新趋势和设计，以及如何利用人工智能赋能您的营销和数据团队。

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使用 Apache DataFusion 为 AI 代理赋能语义 SQL

凭借高性能语义层和适用于模型上下文协议 (MCP) 的统一 SQL 接口，弥合 AI 与企业数据之间的差距
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Accelerate Growth: Empowering Marketing & Sales Teams with SQL AI
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加速增长：用 SQL AI 赋能营销和销售团队

了解 Text2SQL 解决方案如何革新营销运营，提升效率，改善活动绩效，并推动营收增长。
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The new wave of Composable Data Systems and the Interface to LLM agents
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可组合数据系统的新浪潮以及与 LLM 代理的接口

连接 AI 代理和数据系统的新接口。我们如何管理和设计以满足多 AI 代理的未来需求？
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Can AI Solve Data Silos Challenge? New Challenges To The Multi-AI Agents Era.
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AI 能否解决数据孤岛挑战？多 AI 代理时代的新挑战。

在这篇博文中，我们将讨论 LLM 时代之前企业面临的数据孤岛挑战以及 LLM 为数据生态系统带来的新希望，最后，我们将探讨在使用更多垂直 LLM 代理解决不同场景目标时出现的一些新挑战。
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How we design our semantic engine for LLMs? The backbone of the semantic layer for LLM architecture.
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我们如何为 LLM 设计语义引擎？LLM 架构中语义层的支柱。

趋势 AI 代理的出现革新了商业智能和数据管理领域的格局。在不久的将来，多个……
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How Snowflake building the most powerful SQL LLM in the world
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Snowflake 如何构建世界上最强大的 SQL LLM

上个月，Snowflake 工程副总裁 Vivek Raghunathan 讨论了具有开创性的 Snowflake Copilot，以下是我们了解到的信息。
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Deep dive into how Pinterest built its Text-to-SQL solution.
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深入了解 Pinterest 如何构建其 Text-to-SQL 解决方案。

在我们最新的博客文章中，了解 Pinterest 工程团队的 Text-to-SQL 实现如何启发了 WrenAI 的开发。
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How do you use LangChain to build a Text-to-SQL solution? What are the challenges? How to solve it?
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如何使用 LangChain 构建 Text-to-SQL 解决方案？面临哪些挑战？如何解决？

在这篇博文中，以 LangChain 为例，说明如何使用它来实现 Text-to-SQL，遇到的挑战以及如何解决……
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Top 4 Challenges using RAG with LLMs to Query Database (Text-to-SQL) and how to solve it.
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使用 RAG 与 LLM 查询数据库 (Text-to-SQL) 的 4 大挑战以及如何解决。

在 Text-to-SQL 场景中，用户必须确保准确性、安全性和稳定性才能信任 LLM 生成的结果。然而，事实并非如此……
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