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課程簡介
WrenAI 中的品質與可觀測性簡介
- 為何在 AI 驅動的分析中可觀測性至關重要。
- 自然語言轉譯為 SQL 評估所面臨的挑戰。
- 品質監控框架。
評估自然語言轉譯為 SQL 的準確度
- 定義生成查詢的成功標準。
- 建立基準與測試資料集。
- 自動化評估管線。
提示微調技術
- 優化提示以達成準確性與效率。
- 透過微調進行領域適應。
- 管理企業級應用的提示函式庫。
追蹤漂移與查詢可靠性
- 理解生產環境中的查詢漂移。
- 監控結構描述(Schema)與資料演變。
- 偵測使用者查詢中的異常現象。
Instrumenting 查詢歷史紀錄
- 記錄並儲存查詢歷史紀錄。
- 利用歷史紀錄進行稽核與疑難排解。
- 運用查詢洞察促進效能提升。
監控與可觀測性框架
- 整合監控工具與儀表板。
- 可靠性與準確性的指標。
- 警示與事件回應程序。
企業實施模式
- 擴展團隊間的可觀測性。
- 平衡生產環境中的準確性與效能。
- AI 輸出的治理與責任歸屬。
WrenAI 中品質與可觀測性的未來
- AI 驅動的自我糾正機制。
- 進階評估框架。
- 企業可觀測性的即將推出功能。
摘要與後續步驟
最低要求
- 理解資料品質與可靠性實踐。
- 具備 SQL 及分析工作流程經驗。
- 熟悉監控或可觀測性工具。
目標受眾
- 資料可靠性工程師。
- BI 負責人。
- 分析領域的 QA 專業人員。
14 小時