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Temario del curso
Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI
- Por qué es importante la observabilidad en el análisis impulsado por IA
- Desafíos en la evaluación de NL a SQL
- Marcos para el monitoreo de la calidad
Evaluación de la precisión de NL a SQL
- Definición de criterios de éxito para las consultas generadas
- Establecimiento de puntos de referencia y conjuntos de datos de prueba
- Automatización de pipelines de evaluación
Técnicas de ajuste de prompts
- Optimización de prompts para precisión y eficiencia
- Adaptación al dominio mediante ajuste
- Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial
Seguimiento de la desviación y confiabilidad de las consultas
- Comprensión de la desviación de consultas en producción
- Monitoreo de la evolución del esquema y de los datos
- Detección de anomalías en las consultas de los usuarios
Instrumentación del historial de consultas
- Registro y almacenamiento del historial de consultas
- Uso del historial para auditorías y resolución de problemas
- Aprovechamiento de los conocimientos derivados de las consultas para mejoras de rendimiento
Marcos de monitoreo y observabilidad
- Integración con herramientas de monitoreo y tableros de control
- Métricas para confiabilidad y precisión
- Procesos de alerta y respuesta a incidentes
Patrones de implementación empresarial
- Escalamiento de la observabilidad entre equipos
- Equilibrio entre precisión y rendimiento en producción
- Gobernanza y responsabilidad por las salidas de IA
Futuro de la calidad y observabilidad en WrenAI
- Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
- Marcos de evaluación avanzados
- Características próximamente disponibles para observabilidad empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de datos
- Experiencia con flujos de trabajo de SQL y análisis
- Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad
Público objetivo
- Ingenieros de confiabilidad de datos
- Líderes de BI
- Profesionales de QA para análisis
14 Horas