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 ma znaczenie w AI-powodowanej analityce
- Wyzwania przy ocenie NL do SQL
- Frameworki do monitorowania jakości
Ocena dokładności NL do SQL
- Definiowanie kryteriów sukcesu dla generowanych zapytań
- Ustalanie punktów odniesienia i zestawów testowych
- Automatyzowanie pipeline'ów oceny
Techniki dopasowywania promptów
- Optymalizacja promptów pod kątem dokładności i efektywności
- Dostosowywanie do domen poprzez dopasowanie
- Zarządzanie bibliotekami promptów w zastosowaniach przedsiębiorstwowych
Śledzenie driftu i niezawodności zapytań
- Zrozumienie driftu zapytań w produkcji
- Monitorowanie ewolucji schematów i danych
- Wykrywanie anomalii w zapytaniach użytkowników
Instrumentowanie historii zapytań
- Logowanie i przechowywanie historii zapytań
- Wykorzystanie historii do audytów i rozwiązywania problemów
- Korzystanie z wglądów w zapytania do poprawy wydajności
Frameworki monitorowania i obserwowalności
- Integracja z narzędziami do monitorowania i pulpitymi kontrolnymi
- Metryki dla niezawodności i dokładności
- Procesy alertów i reakcji na incydenty
Wzorce implementacji przedsiębiorstwowych
- Skalowanie obserwowalności poprzez zespoły
- Balansowanie dokładności i wydajności w produkcji
- Zarządzanie i odpowiedzialność za wyniki AI
Przyszłość jakości i obserwowalności w WrenAI
- Mechanizmy samokorekcji oparte na AI
- Zaawansowane frameworki oceny
- Nadchodzące funkcje dla obserwowalności przedsiębiorstwowej
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie praktyk zapewniania jakości i niezawodności danych
- Doświadczenie w pracy z SQL i workflow analitycznymi
- Znajomość narzędzi do monitorowania lub obserwowalności
Odbiorcy
- Inżynierowie niezawodności danych
- Kierownicy BI
- Specjaliści QA z zakresu analityki
14 godzin