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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