在本场会议中，我将探讨如何利用Apache Hop实现大型语言模型（LLMs）、图数据库与电子表格的无缝集成。

本课程专为初学者设计——尤其是目前仍需手动创建或更新数据的用户——我将重点讲解构建自动化工作流的核心要点，这些工作流可大幅减少重复性任务。

您将学习设计数据管道的最佳实践，利用关键插件，并优化复杂数据流，所有这些都围绕 Apache Hop 的下一代功能展开。

发现这种灵活的集成方法如何为机器学习项目和数据管理开辟新途径，超越传统 ETL 工具的局限性。

加入我们，解锁数据工作流中的更高效率与创新。

讲师:

Koji Annoura 拥有超过 40 年的全栈开发经验。

自 2009 年起，他一直从事敏捷软件开发工作，并于 2009 年在日本创立了“Neo4j 用户组东京”。

此外，他自 2021 年起还创立了“Apache Hop 用户组日本”。

他参与了多家公司和团队的敏捷转型，并参与了敏捷和Scrum的实施。

他是《MacOS X Server实用指南》的作者之一。