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Schulungsübersicht
Einführung in Qualität und Beobachtbarkeit bei WrenAI
- Warum Beobachtbarkeit für KI-gestützte Analysen von Bedeutung ist
- Herausforderungen bei der Bewertung von Abfragen aus natürlicher Sprache
- Rahmenwerke zur Qualitätsüberwachung
Bewertung der Genauigkeit von Abfragen aus natürlicher Sprache
- Festlegung von Erfolgskriterien für generierte SQL-Abfragen
- Entwicklung von Benchmarks sowie Testdatensätzen
- Automatisierung von Bewertungsprozessen
Techniken zum Prompt-Tuning
- Optimierung von Eingabeanweisungen hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz
- Anpassung der Abfragen an spezifische Fachgebiete durch Tuning
- Verwaltung von Prompt-Bibliotheken im Unternehmenseinsatz
Erfassung und Überwachung von Abweichungen sowie Zuverlässigkeit der Abfragen
- Ursachen für Veränderungen im Abfrageverhalten in Produktivumgebungen verstehen
- Überwachung von Schema-Änderungen sowie Datenentwicklungen
- Identifikation ungewöhnlicher Muster in Benutzeranfragen
Aufzeichnung und Verwaltung des Abfrageverlaufs
- Protokollierung sowie Speicherung historischer Abfragen
- Nutzung der Historie für Audits und Fehlerdiagnose
- Weitere Optimierung der Leistungsfähigkeit anhand gewonnener Erkenntnisse
Monitoring- und Beobachtbarkeitsarchitekturen
- Integration von WrenAI in gängige Überwachungstools sowie Dashboards
- Definition relevanter Kennzahlen für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Einrichtung von Alarmsystemen sowie Prozessen zur Fehlerbehebung
Implementierungsstrategien im Unternehmenskontext
- Skalierung von Beobachtbarkeitslösungen über alle Abteilungen hinweg
- Balance zwischen Genauigkeit und Systemleistung in der Produktion
- Governance sowie Verantwortlichkeiten im Umgang mit KI-generierten Ergebnissen
Zukünftige Entwicklungen bei Qualität und Beobachtbarkeit in WrenAI
- Automatische Selbstkorrektursysteme basierend auf KI-Technologie
- Fortgeschrittene Methoden zur Qualitätsbewertung
- Neue Funktionen zur Verbesserung der Beobachtbarkeit im Unternehmenseinsatz
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis für Qualitätsaspekte sowie Zuverlässigkeitsmaßnahmen im Datenumfeld
- Erfahrung mit SQL und analytischen Arbeitsabläufen
- Vertrautheit mit Monitoring- oder Beobachtbarkeitstools
Zielgruppe
- Datenzuverlässigkeitstechniker
- Leiter von BI-Abteilungen
- Qualitätssicherungsfachkräfte im Bereich Analytics
14 Stunden