Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do jakości i obserwowalności w WrenAI
- Dlaczego obserwowalność jest ważna w analityce opartej na AI
- Wyzwania w ocenie NL to SQL
- Frameworki do monitorowania jakości
Ocena dokładności NL to SQL
- Definiowanie kryteriów sukcesu dla generowanych zapytań
- Ustalanie benchmarków i zestawów testowych
- Automatyzacja procesów oceny
Techniki dostrajania zapytań
- Optymalizacja zapytań pod kątem dokładności i wydajności
- Adaptacja do domeny poprzez dostrajanie
- Zarządzanie bibliotekami zapytań dla przedsiębiorstw
Śledzenie dryfu i niezawodności zapytań
- Zrozumienie dryfu zapytań w środowisku produkcyjnym
- Monitorowanie ewolucji schematów i danych
- Wykrywanie anomalii w zapytaniach użytkowników
Instrumentacja historii zapytań
- Logowanie i przechowywanie historii zapytań
- Wykorzystanie historii do audytów i rozwiązywania problemów
- Wykorzystanie informacji z zapytań do poprawy wydajności
Frameworki monitorowania i obserwowalności
- Integracja z narzędziami monitorowania i dashboardami
- Metryki dotyczące niezawodności i dokładności
- Procesy alertowania i reagowania na incydenty
Wzorce wdrożenia w przedsiębiorstwach
- Skalowanie obserwowalności w zespołach
- Równowaga między dokładnością a wydajnością w środowisku produkcyjnym
- Zarządzanie i odpowiedzialność za wyniki AI
Przyszłość jakości i obserwowalności w WrenAI
- Mechanizmy samokorekcji napędzane AI
- Zaawansowane frameworki oceny
- Nadchodzące funkcje obserwowalności dla przedsiębiorstw
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie praktyk dotyczących jakości i niezawodności danych
- Doświadczenie w pracy z SQL i przepływami analitycznymi
- Znajomość narzędzi do monitorowania lub obserwowalności
Grupa docelowa
- Inżynierowie ds. niezawodności danych
- Kierownicy ds. BI
- Specjaliści ds. QA w analityce
14 godzin