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

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie