Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till kvalitet och observabilitet i WrenAI
- Varför observabilitet är viktigt i AI-drivna analyser
- Utmaningar i NL till SQL-utvärdering
- Ramverk för kvalitetsövervakning
Utvärdering av NL till SQL-noggrannhet
- Definiera framgångskriterier för genererade frågor
- Etablera benchmarker och testdatamängder
- Automatisera utvärderingspipelines
Prompt Justeringstekniker
- Optimera prompts för noggrannhet och effektivitet
- Domänanpassning genom justering
- Hantera prompt-bibliotek för företagsanvändning
Spåra drift och frågepålitlighet
- Förstå frågedrift i produktion
- Övervaka schema- och datautveckling
- Upptäcka anomalier i användarfrågor
Instrumentering av frågehistorik
- Logga och lagra frågehistorik
- Använda historik för revisioner och felsökning
- Dra nytta av frågeinsikter för prestandaförbättringar
Övervaknings- och observabilitetsramverk
- Integration med övervakningverktyg och instrumentpaneler
- Mått för pålitlighet och noggrannhet
- Varningssystem och incidenthantering
Implementeringsmönster för företag
- Skala observabilitet över team
- Balansera noggrannhet och prestanda i produktion
- Styre och ansvar för AI-utdata
Framtiden för kvalitet och observabilitet i WrenAI
- AI-drivna självkorrigerande mekanismer
- Avancerade utvärderingsramverk
- Kommande funktioner för företagsobservabilitet
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- En förståelse för praxis kring datakvalitet och tillförlitlighet
- Erfarenhet av SQL och analytiska arbetsflöden
- Kännedom om övervaknings- eller observabilitetsverktyg
Målgrupp
- Data tillförlitlighetsingenjörer
- BI-ledare
- QA-professionella för analys
14 timmar