Kurzusleírás

A WrenAI minőség és observabilitás bevezetése

  • Az observabilitás szerepe az AI-alapú analitika rendszerében
  • A NL to SQL értékelés kihívásai
  • A minőség monitoring keretek

A NL to SQL pontosságának értékelése

  • A generált lekérdezések sikerkritériumainak meghatározása
  • A mércek és tesztadatbázisok létrehozása
  • Az értékelő folyamatok automatizálása

A prompt optimalizálási technikák

  • A promptok pontosság és hatékonyság optimalizálása
  • Tartományi adaptáció optimalizálással
  • A vállalati használatra szánt prompt könyvtárak kezelése

A drift és lekérdezési megbízhatóság követése

  • A gyártási drift megértése
  • A schema és adatok evolúciójának monitorozása
  • A felhasználói lekérdezések anomáliáinak felismerése

A lekérdezési történelem eszközökbe foglalása

  • A lekérdezési történelem naplózása és tárolása
  • A történelem felhasználása auditek és hibakeresés céljára
  • A teljesítményjavítás céljából történő lekérdezési beavatkozások kihasználása

A monitoring és observabilitás keretek

  • A monitoring eszközök és dashbordok integrálása
  • A megbízhatóság és pontosság mértékei
  • Értesítési és incidenskezelési folyamatok

A vállalati implementálási minták

  • Az observabilitás skalázása csapatokon belül
  • A gyártási pontosság és teljesítmény kiegyensúlyozása
  • A felügyelet és felelősség az AI-kimenetekért

A WrenAI minőség és observabilitás jövője

  • AI-alapú önkorrekció mechanizmusok
  • Haladó értékelő keretek
  • A vállalati observabilitáshoz tartozó következő funkciók

A záró összefoglaló és a következő lépések

Követelmények

  • Az adatok minőségének és megbízhatóságának gyakorlatairól való megértés
  • SQL és analitikai folyamatok tapasztalata
  • Monitorozó vagy megfigyelhetőségi eszközök ismerete

Audience

  • Adatmegbízhatóság mérnökök
  • BI vezetők
  • Analitikai QA szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák