Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Úvod do kvality a observability v WrenAI
- Proč je observabilita důležitá v analýze poháněné AI
- Výzvy při hodnocení generování SQL z přirozeného jazyka
- Rámce pro monitorování kvality
Hodnocení přesnosti SQL generovaných z přirozeného jazyka
- Definice kritérií úspěšnosti pro generované dotazy
- Stanovení benchmarků a testovacích sad dat
- Automatizace procesů pro hodnocení
Techniky ladění promptů
- Optimalizace promptů pro přesnost a efektivitu
- Přizpůsobení doméně prostřednictvím ladění
- Správa knihoven promptů pro podnikové využití
Sledování driftu a spolehlivosti dotazů
- Pochopení driftu dotazů v produkčním prostředí
- Monitorování vývoje schémat a dat
- Detekce anomalií v dotazech uživatelů
Zaznamenávání historie dotazů
- Zaznamenávání a ukládání historie dotazů
- Využití historie pro auditování a řešení problémů
- Využití vhledů do dotazů pro zlepšení výkonu
Rámce monitorování a observability
- Integrace s nástroji monitorování a přehledovými panely
- Metriky pro spolehlivost a přesnost
- Procesy varování a reagování na incidenty
Postupy implementace na podnikové úrovni
- Skalování observability napříč týmy
- Rovnováha mezi přesností a výkonem v produkčním prostředí
- Správa a odpovědnost za výstupy AI
Budoucnost kvality a observability v WrenAI
- Mechanismy samoopravy poháněné AI
- Pokročilé rámce pro hodnocení
- Nadcházející funkce pro podnikovou observabilitu
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Znalost praktik zajišťování kvality a spolehlivosti dat
- Zkušenosti s SQL a analytickými workflow procesy
- Oznámenost s nástroji pro monitorování nebo observabilitu
Cílová skupina
- Inženýři spolehlivosti dat
- Vedoucí BI oddělení
- Odborníci na kontrolu kvality analýzy
