Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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