Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do kvality a pozorovatelnosti v WrenAI
- Počemu je pozorovatelnost důležitá ve analytice řízené AI
- Výzvy při hodnocení NL do SQL
- Ramce pro monitorování kvality
Hodnocení přesnosti NL do SQL
- Definice úspěšných kritérií pro vygenerované dotazy
- Zřizování benchmarků a testovacích datových sad
- Automatizace hodnotících pipeline
Techniky úpravy promptů
- Vylepšení promptů pro přesnost a efektivitu
- Přizpůsobení domény prostřednictvím úprav
- Řízení knihoven promptů pro podnikové použití
Sledování svislých změn a spolehlivosti dotazů
- Přehled o svislých změnách v produkci
- Monitorování evoluce schématu a dat
- Zjišťování anomálií ve uživatelských dotazech
Nástroje pro historii dotazů
- Protokolování a úložiště historie dotazů
- Použití historie pro audit a odstraňování chyb
- Využívání informací o dotazech pro zlepšení výkonu
Monitorování a rámce pozorovatelnosti
- Integrace s nástroji pro monitorování a dashbordy
- Metricty pro spolehlivost a přesnost
- Alergové procesy a reakce na incidenty
Podnikové implementační vzory
- Škálování pozorovatelnosti mezi týmy
- Zhodnocení přesnosti a výkonu ve výrobním prostředí
- Vláda a zodpovědnost za výstupy AI
budoucnost kvality a pozorovatelnosti v WrenAI
- Samookorekční mechanismy řízené AI
- Pokročilé hodnotící rámce
- Následující funkce pro podnikovou pozorovatelnost
Souhrn a další kroky
Požadavky
- Pochopení pojmů kvality a spolehlivosti dat
- Zkušenost s SQL a analytickými pracovními postupy
- Seznámení se s nástroji pro monitorování nebo pozorovatelnost
Cílová skupina
- Inženýři pro spolehlivost dat
- Leadi BI
- Kvalitní odborníci pro analytiku
14 hodiny