Plan Szkolenia

Wprowadzenie do jakości i obserwowalności w WrenAI

  • Dlaczego obserwowalność jest ważna w analizach napędzanych przez AI
  • Wyzwania w ocenie NL do SQL
  • Ramy dla monitorowania jakości

Ocena dokładności NL do SQL

  • Definiowanie kryteriów sukcesu dla wygenerowanych zapytań
  • Ustanawianie benchmarków i zestawów danych testowych
  • Automatyzacja procesów oceny

Techniki dostrajania promptów

  • Optymalizowanie promptów pod kątem dokładności i wydajności
  • Adaptacja dziedzinowa poprzez dostrajanie
  • Zarządzanie bibliotekami promptów dla użytku przedsiębiorstw

Śledzenie driftu i niezawodności zapytań

  • Zrozumienie driftu zapytań w produkcji
  • Monitorowanie ewolucji schematów i danych
  • Wykrywanie anomalii w zapytaniach użytkowników

Instrumentowanie historii zapytań

  • Rejestrowanie i przechowywanie historii zapytań
  • Używanie historii do audytów i rozwiązywania problemów
  • Wykorzystywanie wglądów zapytań do poprawy wydajności

Ramy monitorowania i obserwowalności

  • Integracja z narzędziami i panelami monitorowania
  • Metryki dla niezawodności i dokładności
  • Procesy alertowania i reagowania na zdarzenia

Wzorce wdrażania w przedsiębiorstwach

  • Skalowanie obserwowalności w ramach zespołów
  • Zbilansowanie dokładności i wydajności w produkcji
  • Rządzenie i odpowiedzialność za wyjścia AI

Przyszłość jakości i obserwowalności w WrenAI

  • Mechanizmy samokorekcji napędzane przez AI
  • Zaawansowane ramy oceny
  • Nadchodzące funkcje dla obserwowalności przedsiębiorstw

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie praktyk jakości i niezawodności danych
  • Doświadczenie z SQL i przepływami pracy analitycznych
  • Znajomość narzędzi monitorowania lub obserwacji

Adresaci

  • Inżynierowie niezawodności danych
  • Kierownicy BI
  • Specjaliści QA ds. analityki
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie