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
Kvalita a Pozorovatelnost v WrenAI: Evaluační Metody, Tuning Otázek a MonitorováníWrenAI umožňuje generování přirozeného jazyka do SQL a AI-podporovanou analýzu dat, což zrychlí přístup k datům a usnadní jejich interpretaci. Pro použití na podnikové úrovni jsou praktiky jak kvality bezpečnosti tak pozorovatelnosti nezbytné pro zajištění přesnosti, spolehlivosti a dodržování pravidel. Toto instruktor-em lezení (online nebo na místech) je zaměřeno na pokročilé odborníky na data a analytiku, kteří chtějí vyhodnocovat přesnost dotazů, aplikovat techniky tuningu otázek a implementovat praktiky pozorovatelnosti pro monitorování WrenAI v produkčním prostředí. Koncepce kurzu: Vyhodnocení přesnosti a spolehlivosti výstupů NL do SQL. Aplikace technik tuningu otázek k zlepšení výkonu. Monitorování posunutí a chování dotazů v čase. Instrumnetizace WrenAI s nástroji pro protokolování a pozorovatelnost. Formát kurzu: Interaktivní přednáška a diskuse. Praktické cvičení s technikami vyhodnocování a tuningu. Praktické laboratoře na integrace pozorovatelnosti a monitorování. Možnosti přizpůsobení kurzu: Pro požadavek na individualizovaný kurz tohoto kurzu, kontaktujte nás pro dohodu. Úvod do kvality a pozorovatelnosti v WrenAI: Proč je pozorovatelnost důležitá při AI-podporované analýze dat Výzvy v vyhodnocení NL do SQL Rámce pro monitorování kvality Vyhodnocení přesnosti NL do SQL: Definice úspěšných kritérií pro generované dotazy Vytvoření benchmarků a testovacích datových sad Automatizace vyhodnocovacích kanálů Techniky tuningu otázek: Optimalizace promptů pro přesnost a efektivitu Adaptace domény prostřednictvím tuningu Správa knihoven promptů pro použití v podnikovém prostředí Sledování posunutí a spolehlivosti dotazů: Pochopení posunu dotazů v produkčním prostředí Monitorování evoluce schématu a dat Detekce anomálií ve uživatelských dotazech Instrumnetizace historie dotazů: Protokolování a ukládání historie dotazů Použití historie pro audit a řešení problémů Využívání přínosů historie dotazů pro zlepšení výkonu Monitorování a rámce pozorovatelnosti: Integrace s nástroji pro monitorování a panelem dashboards Metriky pro spolehlivost a přesnost Procesy poplachů a reakcí na incidenty Podnikové vzory implementací: Škálování pozorovatelnosti mezi týmy Zvážení přesnosti a výkonu v produkčním prostředí Správa a odpovědnost za výstupy AI Budoucnost kvality a pozorovatelnosti v WrenAI: Mechanismy samoopravy podporované umělou inteligencí Pokročilé rámce pro vyhodnocení Příští funkce pro podnikovou pozorovatelnost Závěr a další kroky:
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie