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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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