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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Qualität und Observability in WrenAI
- Warum Observability bei KI-gestützten Analytics wichtig ist
- Herausforderungen bei der NL-zu-SQL-Evaluation
- Frameworks für das Qualitäts-Monitoring
Bewertung der NL-zu-SQL-Genauigkeit
- Definition von Erfolgskriterien für generierte Abfragen
- Etablierung von Benchmarks und Testdatensätzen
- Automatisierung von Evaluations-Pipelines
Prompt-Tuning-Techniken
- Optimierung von Prompts für Genauigkeit und Effizienz
- Domänenanpassung durch Tuning
- Verwaltung von Prompt-Bibliotheken für den Enterprise-Einsatz
Verfolgung von Drift und Abfragezuverlässigkeit
- Verständnis von Query-Drift in der Produktion
- Überwachung der Entwicklung von Schemas und Daten
- Erkennung von Anomalien in Benutzerabfragen
Instrumentierung der Abfragehistorie
- Protokollierung und Speicherung der Abfragehistorie
- Nutzung der Historie für Audits und Fehlerbehebung
- Nutzung von Abfrage-Einblicken zur Leistungssteigerung
Monitoring- und Observability-Frameworks
- Integration mit Monitoring-Tools und Dashboards
- Kennzahlen für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Alerting- und Incident-Response-Prozesse
Implementierungs-Modelle für den Enterprise-Bereich
- Skalierung von Observability über Teams hinweg
- Ausbalance von Genauigkeit und Leistungsfähigkeit in der Produktion
- Governance und Verantwortung für KI-Ausgaben
Die Zukunft von Qualität und Observability in WrenAI
- KI-gesteuerte Selbstkorrekturmechanismen
- Fortgeschrittene Evaluations-Frameworks
- Kommende Funktionen für Enterprise-Observability
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Praktiken zur Datenqualität und Zuverlässigkeit
- Erfahrung mit SQL- und Analytics-Workflows
- Vertrautheit mit Monitoring- oder Observability-Tools
Zielgruppe
- Daten-Zuverlässigkeitsingenieure (Data Reliability Engineers)
- BI-Leader
- QA-Fachleute für Analytics
