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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

Número de participantes


Precio por participante

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