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Schulungsübersicht
Einführung in Qualität und Observierbarkeit in WrenAI
- Warum Observierbarkeit für AI-gesteuerte Analysen wichtig ist
- Herausforderungen bei der Bewertung von NL-zu-SQL
- Rahmenwerke zur Qualitätsüberwachung
Bewertung der Genauigkeit von NL-zu-SQL
- Definieren von Erfolgskriterien für generierte Abfragen
- Etablieren von Baselines und Testdatensätzen
- Automatisierung von Bewertungsprozessen
Prompt-Tuning-Techniken
- Otimieren von Prompts für Genauigkeit und Effizienz
- Anpassung an Domänen durch Tuning
- Verwaltung von Prompt-Bibliotheken für den Unternehmensgebrauch
Tracking von Verschiebungen und Abfragezuverlässigkeit
- Verständnis von Abfrageschwellen in der Produktion
- Überwachung von Schemata- und Datenerweiterungen
- Aufdecken von Anomalien in Benutzerabfragen
Instrumentierung der Abfragehistorie
- Dokumentation und Speicherung der Abfragehistorie
- Verwendung der Historie für Audits und Fehlersuche
- Nutzung von Abfragedetails zur Verbesserung der Leistung
Überwachungs- und Observierbarkeitsrahmenwerke
- Integration mit Überwachungstools und Dashboards
- Metriken für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Alarmierung und Prozesse zur Eingreifaktion bei Vorfällen
Unternehmensimplementierungs-Muster
- Aufrüstung von Observierbarkeit über Teams hinweg
- Balancieren von Genauigkeit und Leistung in der Produktion
- Governance und Haftung für AI-Ausgaben
Zukunft von Qualität und Observierbarkeit in WrenAI
- AI-gesteuerte Selbstkorrekturmechanismen
- Erweiterte Bewertungsrahmenwerke
- Kommende Funktionen für die Unternehmensobservierbarkeit
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Datenqualität und Zuverlässigkeitspraktiken
- Erfahrung mit SQL und Analysewerkflüssen
- Kenntnisse von Überwachungs- oder Observabilitätswerkzeugen
Zielgruppe
- Datenverlässlichkeitsingenieure
- BI-Leads
- QA-Fachkräfte für Analysen
14 Stunden