Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
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