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
Bevezetés a minőség és megfigyelhetőség fogalmába a WrenAI-ban
- Miért fontos a megfigyelhetőség az AI-műszaki analitikában
- Kihívások a természetes nyelv SQL kiértékelése során
- Keretrendszerek a minőség monitorozásához
A természetes nyelv SQL pontosításának kiértékelése
- Sikeres lekérdezésgenerálás sikerfeltételeinek meghatározása
- Benchmark és tesztadatbázis kialakítása
- Értékelési pipeline-ek automatizálása
Prompt finomítási technikák
- A pontosság és a hatékonyság optimalizálása a prompt-ok finomításával
- Területi alkalmazkodás a finomítás segítségével
- A prompt könyvtár kezelése vállalati használatra
Drift és lekérdezés megbízhatóságának nyomon követése
- A drift megértése az éles környezetben
- Séma és adatev Oliverzás monitorozása
- Anomáliák felismerése a felhasználói lekérdezésekben
Lekérdezési történet naplózása és tárolása
- Naplózás és tárolás lekérdezési története
- A történelem felhasználása auditokhoz és hibaelhárításhoz
- Lekérdezési információk kihasználata a teljesítmény javításához
Monitorozási és megfigyelhetőségi keretrendszerek
- Integráció monitorozó eszközökkel és vezérlőpultokkal
- Mértékek a megbízhatóság és pontosítás számára
- Riasztások és incidenskezelési folyamatok
Vállalati implementációs minták
- A megfigyelhetőség méretezése csoportok között
- A pontosság és a teljesítmény egyensúlyozása az éles környezetben
- Vállalati felelősségvállalás és tisztesség az AI kimeneteknél
A jövő a minőség és megfigyelhetősége a WrenAI-ban
- AI-műszaki önmegbízható korrekciós mechanizmusok
- Haladó értékelési keretrendszerek
- Jövőbeni funkciók a vállalati megfigyelhetőség számára
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Ismeret az adatminőség és megbízhatósági gyakorlatok terén
- Tapasztalat SQL-vel és analitikai munkafolyamattal
- Ismeret a monitorozási vagy megfigyelhetőségi eszközökkel kapcsolatosan
Célcsoport
- Adatminőség mérnökök
- BI vezetők
- Analitika QA szakemberek
14 Órák