Temario del curso

Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Por qué la observabilidad es importante en el análisis impulsado por IA
  • Desafíos en la evaluación de NL a SQL
  • Marcos para el monitoreo de calidad

Evaluando la Precisión de NL a SQL

  • Definir criterios de éxito para las consultas generadas
  • Establecer benchmarks y conjuntos de datos de prueba
  • Automatizar pipelines de evaluación

Técnicas de Ajuste de Prompts

  • Optimizar prompts para precisión y eficiencia
  • Adaptación al dominio a través del ajuste
  • Administrar bibliotecas de prompts para uso empresarial

Seguimiento de Deriva y Fiabilidad de Consultas

  • Entender la deriva de consultas en producción
  • Monitorear la evolución del esquema y los datos
  • Detectar anomalías en las consultas de usuario

Instrumentación del Historial de Consultas

  • Registrar y almacenar el historial de consultas
  • Usar el historial para auditorías y solución de problemas
  • Aprovechar las insights de las consultas para mejoras de rendimiento

Marcos de Monitoreo y Observabilidad

  • Integrar con herramientas de monitoreo y tableros de control
  • Métricas para fiabilidad y precisión
  • Procesos de alerta y respuesta a incidentes

Patrones de Implementación Empresarial

  • Escalar la observabilidad entre equipos
  • Balancear precisión y rendimiento en producción
  • Gobernanza y responsabilidad para las salidas de IA

Futuro de la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
  • Marcos de evaluación avanzados
  • Características futuras para la observabilidad empresarial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las prácticas de calidad y fiabilidad de datos
  • Experiencia con SQL y flujos de trabajo analíticos
  • Familiaridad con herramientas de monitoreo o observabilidad

Audiencia

  • Ingenieros de fiabilidad de datos
  • Líderes de BI
  • Profesionales de QA para análisis
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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