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.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в качеството и наблюдаемостта в WrenAI
- Защо наблюдаемостта е важна в анализите, задвижвани от ИИ
- Предизвикателства при оценката на естествен език към SQL
- Рамки за мониторинг на качеството
Оценяване на точността при преобразуване от естествен език към SQL
- Дефиниране на критерии за успех за генерираните заявки
- Установяване на бенчмаркове и тестови набори от данни
- Автоматизиране на оценителни потоци
Техники за настройка на промптове
- Оптимизиране на промптове за точност и ефективност
- Адаптиране към домейн чрез настройка
- Управление на библиотеки с промптове за корпоративна употреба
Проследяване на отклонение и надеждност на заявките
- Разбиране на отклонението на заявките в продукционна среда
- Мониторинг на схемата и еволюцията на данните
- Откриване на аномалии в потребителските заявки
Инструментиране на историята на заявките
- Логване и съхраняване 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 алармиране и реакция при инциденти
Корпоративни модели на внедряване
- Мащабиране на наблюдаемостта в екипите
- Балансиране на точност и производителност в продукционна среда
- Управление и отчетност за изходите от ИИ
Бъдеще на качеството и наблюдаемостта в WrenAI
- Механизми за самокорекция, задвижвани от ИИ
- Усъвършенствани рамки за оценка
- Предстоящи функции за корпоративна наблюдаемост
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на практиките за качество и надеждност на данните
- Опит със SQL и работни потоци за анализи
- Запознатост с инструменти за мониторинг или наблюдаемост
Аудитория
- Инженери по надеждност на данните
- Ръководители на BI
- QA специалисти за анализи
14 Часа