Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Introduksjon til kvalitet og observabilitet i WrenAI
- Hvorfor observabilitet er viktig i AI-drevne analyser
- Utfordringer ved vurdering av NL til SQL
- Rammeverk for kvalitetsovervåking
Vurdering av NL til SQL Nøyaktighet
- Definere suksesskriterier for genererte spørringer
- Etablering av benchmarker og testdatasett
- Automatisering av vurderingsrør
Teknikker for prompt-justering
- Optimering av prompts for nøyaktighet og effektivitet
- Domeneadaptasjon gjennom justering
- Håndtering av prompt-biblioteker for virksomhetsbruk
Sporing av drift og spørringsreliabilitet
- Forståelse av spørringsdrift i produksjon
- Overvåking av skjemabruk og datavekst
- Deteksjon av anomali i brukerens spørringer
Instrumentering av spørringshistorie
- Logging og lagring av spørringshistorie
- Bruk av historie for revisjoner og feilsøking
- Utnyttelse av spørringsinnsikt for ytelsesforbedringer
Overvåkings- og observabilitetsrammeverk
- Integrering med overvåkingsverktøy og dashboards
- Målinger for pålitelighet og nøyaktighet
- Prosesser for varsling og håndtering av hendelser
Mønstre for virksomhetsimplementering
- Skaler observabilitet over lag
- Balansering av nøyaktighet og ytelse i produksjon
- Styresmakter og ansvar for AI-utdata
Framtiden for kvalitet og observabilitet i WrenAI
- AI-drevne selvrettende mekanismer
- Avanserte vurderingsrammeverk
- Kommande funksjoner for virksomhetsobservabilitet
Sammenfatning og neste skritt
Krav
- Forståelse av praksis for data kvalitet og pålitelighet
- Erfaring med SQL og analytiske arbeidsflater
- Kjennskap til overvåknings- eller observabilitetsverktøy
Målgruppe
- Ingeniører for data pålitelighet
- Ledere for BI
- QA-profesjonelle for analyse
14 timer