Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в качеството и наблюдаемостта в WrenAI
- Защо наблюдаемостта е важна при анализите, задвижвани от изкуствен интелект
- Предизвикателства при оценката от естествен език към SQL
- Рамки за мониторинг на качеството
Оценка на точността от естествен език към SQL
- Определяне на критерии за успех на генерираните заявки
- Установяване на бенчмаркове и тестови набори от данни
- Автоматизиране на процесите за оценка
Техники за настройка на промптове
- Оптимизиране на промптовете за точност и ефективност
- Адаптиране към домейна чрез настройка
- Управление на библиотеки с промптове за корпоративна употреба
Проследяване на отклонения и надеждност на заявките
- Разбиране на отклоненията в заявките в продукционна среда
- Мониторинг на еволюцията на схемата и данните
- Откриване на аномалии в потребителските заявки
Инструментиране на историята на заявките
- Логване и съхранение на историята на заявките
- Използване на историята за одити и отстраняване на проблеми
- Използване на прозрения от заявките за подобряване на производителността
Рамки за мониторинг и наблюдаемост
- Интегриране с инструменти за мониторинг и табла за управление
- Метрики за надеждност и точност
- Процеси за известяване и реакция при инциденти
Модели за корпоративно внедряване
- Мащабиране на наблюдаемостта в различни екипи
- Балансиране на точност и производителност в продукционна среда
- Управление и отговорност за резултатите от изкуствения интелект
Бъдеще на качеството и наблюдаемостта в WrenAI
- Механизми за самокорекция, задвижвани от изкуствен интелект
- Усъвършенствани рамки за оценка
- Предстоящи функции за корпоративна наблюдаемост
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на практиките за качество на данните и надеждност
- Опит със SQL и работни процеси за анализи
- Познаване на инструменти за мониторинг или наблюдаемост
Аудитория
- Инженери по надеждност на данните
- Ръководители на BI екипи
- QA професионалисти в областта на анализите
