Kerangka Materi

Pengantar Kualitas dan Observabilitas di WrenAI

  • Mengapa observabilitas penting dalam analitik berbasis AI
  • Tantangan dalam evaluasi NL ke SQL
  • Kerangka kerja untuk pemantauan kualitas

Mengevaluasi Akurasi NL ke SQL

  • Mendefinisikan kriteria sukses untuk kueri yang dihasilkan
  • Membuat benchmark dan dataset tes
  • Mengotomatisasi pipeline evaluasi

Teknik Penyesuaian Prompt

  • Mempertajam prompt untuk akurasi dan efisiensi
  • Adaptasi domain melalui penyesuaian
  • Mengelola perpustakaan prompt untuk penggunaan enterprise

Melacak Drift dan Keandalan Kueri

  • Memahami drift kueri dalam produksi
  • Memantau evolusi skema dan data
  • Mendeteksi anomali dalam kueri pengguna

Menginstrumentasikan Riwayat Kueri

  • Mencatat dan menyimpan riwayat kueri
  • Menggunakan riwayat untuk audit dan pemecahan masalah
  • Memanfaatkan wawasan kueri untuk peningkatan kinerja

Kerangka Kerja Monitoring dan Observabilitas

  • Integrasi dengan alat monitoring dan dasbor
  • Metrik untuk keandalan dan akurasi
  • Proses peringatan dan respons insiden

Pola Implementasi Enterprise

  • Menykalakan observabilitas di antara tim
  • Mencapai keseimbangan antara akurasi dan kinerja dalam produksi
  • Tatanan dan pertanggungjawaban untuk output AI

Masa Depan Kualitas dan Observabilitas di WrenAI

  • Mekanisme koreksi otomatis berbasis AI
  • Kerangka kerja evaluasi lanjutan
  • Fitur terbaru untuk observabilitas enterprise

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang praktik kualitas dan keandalan data
  • Pengalaman dengan SQL dan alur kerja analitik
  • Kenalan dengan alat monitoring atau observabilitas

Audience

  • Insinyur keandalan data
  • Penanggung jawab BI
  • Profesional QA untuk analitik
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait