課程簡介

WrenAI中的質量與可觀測性簡介

  • 可觀測性在AI驅動分析中的重要性。
  • 自然語言到SQL評估中的挑戰。
  • 質量監控的框架。

評估自然語言到SQL的準確性

  • 定義生成查詢的成功標準。
  • 建立基準和測試數據集。
  • 自動化評估管道。

提示調優技術

  • 優化提示以提高準確性和效率。
  • 通過調優進行領域適應。
  • 管理企業使用的提示庫。

跟蹤漂移與查詢可靠性

  • 理解生產中的查詢漂移。
  • 監控模式和數據演變。
  • 檢測用戶查詢中的異常。

查詢歷史的工具化

  • 記錄和存儲查詢歷史。
  • 使用歷史記錄進行審計和故障排除。
  • 利用查詢洞察提升性能。

監控與可觀測性框架

  • 集成監控工具和儀表板。
  • 可靠性和準確性的指標。
  • 告警和事件響應流程。

企業實施模式

  • 跨團隊擴展可觀測性。
  • 在生產中平衡準確性與性能。
  • AI輸出的治理與責任。

WrenAI中質量與可觀測性的未來

  • AI驅動的自我糾正機制。
  • 高級評估框架。
  • 企業可觀測性的未來功能。

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解數據質量和可靠性實踐。
  • 具備SQL和分析工作流程的經驗。
  • 熟悉監控或可觀測性工具。

受衆

  • 數據可靠性工程師。
  • BI負責人。
  • 分析領域的QA專業人員。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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