Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie