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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: