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課程時長 14 時間：
課程簡介
WrenAI 中的品質與可觀察性簡介
- 為何可觀察性在 AI 驅動的分析中至關重要
- 自然語言轉 SQL 評估所面臨的挑戰
- 品質監控框架
評估自然語言轉 SQL 的準確性
- 定義生成查詢的成功標準
- 建立基準（benchmarks）與測試數據集
- 自動化評估管線
提示詞調整技術
- 優化提示詞以提升準確性與效率
- 透過調整實現領域適應性
- 管理企業級使用的提示詞庫
追蹤漂移與查詢可靠性
- 理解生產環境中的查詢漂移
- 監控數據模式（schema）與數據演進
- 偵測用戶查詢中的異常情況
查詢歷史記錄的儀器化
- 記錄並儲存查詢歷史
- 利用歷史記錄進行審計與故障排除
- 運用查詢洞察以優化效能
監控與可觀察性框架
- 整合監控工具與儀表板
- 可靠性與準確性的指標
- 告警與事件回應流程
企業級實施模式
- 跨團隊擴展可觀察性
- 在生產環境中平衡準確性與效能
- AI 輸出的治理與問責機制
WrenAI 中品質與可觀察性的未來
- 由 AI 驅動的自我修正機制
- 進階評估框架
- 即將推出的企業級可觀察性功能
總結與後續步驟
最低要求
- 具備數據品質與可靠性實踐的理解
- 擁有 SQL 及分析工作流程的經驗
- 熟悉監控或可觀察性工具
目標受眾
- 數據可靠性工程師
- 商業智能（BI）負責人
- 分析領域的品質保證（QA）專業人員
