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
- Proč je důležitá pozorovatelnost v AI-podporované analýze
- Výzvy při hodnocení NL do SQL
- Rámce pro monitorování kvality
Hodnocení přesnosti NL do SQL
- Definování úspěšných kritérií pro generované dotazy
- Zavedení referencích a testovacích datových sad
- Automatizace hodnocovacích potoků
Techniky optimalizace vstupních příkazů
- Optimalizace vstupních příkazů pro přesnost a efektivitu
- Doménová adaptace prostřednictvím optimalizace
- Správa knihoven vstupních příkazů pro podnikové použití
Sledování odchylek a spolehlivosti dotazů
- Pojem odchylek dotazů v produkčním prostředí
- Monitorování evoluce schémat a dat
- Detekce anomálií v uživatelských dotazech
Instrumentace historie dotazů
- Protokolování a ukládání historie dotazů
- Použití historie pro revize a řešení problémů
- Využívání poznatků z dotazů k vylepšení výkonu
Monitorovací a pozorovatelnostní rámce
- Integrace s nástroji pro monitorování a řídicími panely
- Metriky pro spolehlivost a přesnost
- Procesy upozorňování a reakce na incidenty
Podnikové implementační vzory
- Měřítková pozorovatelnost napříč týmy
- Rovnováha přesnosti a výkonu v produkčním prostředí
- Řízení a odpovědnost za AI výstupy
Budoucnost kvality a pozorovatelnosti v WrenAI
- Mechanizmy pro samoopravu podporované AI
- Pokročilé rámce pro hodnocení
- Nadcházející funkce pro podnikovou pozorovatelnost
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení praxe kontroly kvality a spolehlivosti dat
- Zkušenosti s SQL a analytickými pracovními postupy
- Osvědčené znalosti s nástroji pro monitorování nebo pozorovatelnost
Cílová skupina
- Odborníci na spolehlivost dat
- Vedoucí BI (Business Intelligence)
- QA odborníci pro analýzu
14 hodiny