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 viktig inom AI-drivna analyser
- Utmaningar vid NL-till-SQL-utvärdering
- Ramverk för kvalitetsövervakning
Utvärdering av NL-till-SQL-noggrannhet
- Definiera framgångskriterier för genererade frågor
- Etablera referensvärden och testdatauppsättningar
- Automatisera utvärderingspipelines
Promptjusteringstekniker
- Optimering av promptar för noggrannhet och effektivitet
- Domänanpassning genom justering
- Hantera promptbibliotek för företagsanvändning
Spårning av Drift och Frågetillförlitlighet
- Förstå frågedrift i produktionen
- Övervaka schemaevolution och datautveckling
- Detektera avvikelser i användarfrågor
Instrumentering av Frågehistorik
- Logga och lagra frågehistorik
- Använd historik för granskningar och felsökning
- Utnyttja frågeinsikter för prestandaförbättringar
Övervaknings- och Observabilitetssamarbetsramar
- Integrera med övervakningsverktyg och instrumentpaneler
- Mätvärden för tillförlitlighet och noggrannhet
- Varnings- och incidenthanteringsprocesser
Implementeringsmönster för företag
- Skalning av observabilitet över team
- Balansera noggrannhet och prestanda i produktionen
- Styrning och ansvar för AI-utdata
Framtiden för Kvalitet och Observabilitet i WrenAI
- AI-drivna självrättande mekanismer
- Avancerade utvärderingsramverk
- Kommande funktioner för företagsobservabilitet
Sammanfattning och Nästa Steg
Krav
- En förståelse för datakvalitets- och tillförlitlighetssituationer
- Erfarenhet av SQL och analyseringsarbetsflöden
- Bekantskap med övervaknings- eller observabilitetssituationer
Målgrupp
- Datakvalitetstekniker
- BI-ledare
- Kvalitetsprofiler för analysering
14 timmar