План на курса

Въведение в качеството и наблюдаемостта при WrenAI

  • Защо наблюдаемостта е важна в AI-дривената аналитика
  • Предизвикателства при оценка на NL до SQL
  • Рамки за мониторинг на качеството

Оценка на точността на NL до SQL

  • Дефиниране на критерии за успех при генерираните заявки
  • Създаване на бенчмарки и тестови набори данни
  • Автоматизиране на оценки на пайплайните

Техники за подравняване на промптовете

  • Оптимизиране на промптовете за точност и ефективност
  • Домейнова адаптация чрез подравняване
  • Управление на библиотеката с промптове за enterprise използване

Отслежване на дрейфа и надеждността на заявките

  • Разбираемост на дрейфа на заявките в продажба
  • Мониторинг на еволюцията на схемата и данните
  • Откриване на аномалии в потребителските заявки

Инструментиране на историята с заявките

  • Логиране и съхраняване на историята с заявки
  • Използване на историята за аудити и улесняване на проблемите
  • Извличане на инсайтове от заявки за подобряване на производителността

Рамки за мониторинг и наблюдаемост

  • Интегриране с инструменти за мониторинг и дашбордове
  • Метрики за надеждност и точност
  • Процеси за алармиране и отговор на инцидентите

Модели за enterprise имплементация

  • Масштабиране на наблюдаемостта във всички команди
  • Балансиране между точност и производителност в продажба
  • Управление и отчетност за AI изходите

Бъдещето на качеството и наблюдаемостта при WrenAI

  • Селф-коректиращи механизми, подпомагани от AI
  • Продуктивни оценки на рамките
  • Предстоящи функции за enterprise наблюдаемост

Резюме и следващите стъпки

Изисквания

  • Разбиране на практиките за качество и надеждност на данните
  • Опит с SQL и аналитични процеси
  • Запознаност с инструменти за мониторинг или наблюдаемост

Целева аудитория

  • Инженери за надеждност на данните
  • Ръководители на BI
  • QA професионалисти за аналитика
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории