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 analityce opartej na AI
- Wyzwania w ewaluacji generowania SQL z języka naturalnego
- Frameworki monitorowania jakości
Ocena dokładności generowania SQL z języka naturalnego
- Definiowanie kryteriów sukcesu dla generowanych zapytań
- Tworzenie benchmarków i zbiorów danych testowych
- Automatyzacja procesów ewaluacji
Techniki dostrajania promptów
- Optymalizacja promptów pod kątem dokładności i efektywności
- Adaptacja domeny poprzez dostrajanie
- Zarządzanie bibliotekami promptów do zastosowań enterprise
Śledzenie dryfu i niezawodności zapytań
- Zrozumienie dryfu zapytań w środowisku produkcyjnym
- Monitorowanie ewolucji schematu i danych
- Wykrywanie anomalii w zapytaniach użytkowników
Instrumentowanie historii zapytań
- Logowanie i przechowywanie historii zapytań
- Wykorzystywanie historii do audytów i rozwiązywania problemów
- Wykorzystywanie wniosków z zapytań do poprawy wydajności
Frameworki monitorowania i obserwowalności
- Integracja z narzędziami monitorującymi i pulpitami nawigacyjnymi
- Metryki niezawodności i dokładności
- Procesy alertowania i reagowania na incydenty
Wzorce wdrożeń enterprise
- Skalowanie obserwowalności w zespołach
- Równoważenie dokładności i wydajności w środowisku produkcyjnym
- Zarządzanie i odpowiedzialność za wyniki AI
Przyszłość jakości i obserwowalności w WrenAI
- Mechanizmy samokorekty oparte na AI
- Zaawansowane frameworki ewaluacji
- Nadchodzące funkcje obserwowalności enterprise
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość praktyk w zakresie jakości i niezawodności danych
- Doświadczenie z SQL i procesami analitycznymi
- Znajomość narzędzi monitorowania lub obserwowalności
Grupa docelowa
- Inżynierowie niezawodności danych
- Liderzy zespołów BI
- Specjaliści ds. zapewnienia jakości w analityce
14 godzin
