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

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier