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 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