Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 14 jam
Kerangka Materi
Pengenalan Kualitas dan Observabilitas di WrenAI
- Mengapa observabilitas penting dalam analitik berbasis AI
- Tantangan dalam evaluasi dari bahasa natural ke SQL
- Framework untuk pemantauan kualitas
Evaluasi Akurasi dari Bahasa Natural ke SQL
- Menetapkan kriteria keberhasilan untuk kueri yang dihasilkan
- Membangun benchmark dan dataset pengujian
- Mengotomatiskan pipeline evaluasi
Teknik Penyesuaian Prompt
- Mengoptimalkan prompt untuk akurasi dan efisiensi
- Manajemen perpustakaan prompt untuk penggunaan perusahaan
Pelacakan Drift dan Keandalan Kueri
- Memahami drift kueri di lingkungan produksi
- Memantau evolusi skema dan data
- Mendeteksi anomali dalam kueri pengguna
Instrumen Riwayat Kueri
- Logging dan penyimpanan riwayat kueri
- Menggunakan riwayat untuk audit dan pemecahan masalah
- Memanfaatkan wawasan kueri untuk peningkatan kinerja
Framework Pemantauan dan Observabilitas
- Integrasi dengan tools pemantauan dan dashboard
- Metrik untuk keandalan dan akurasi
- Proses peringatan dan respons insiden
Pola Implementasi Perusahaan
- Mengembangkan observabilitas di berbagai tim
- Menyeimbangkan akurasi dan kinerja di lingkungan produksi
Masa Depan Kualitas dan Observabilitas di WrenAI
- Mekanisme koreksi mandiri berbasis AI
- Framework evaluasi lanjutan
- Fitur mendatang untuk observabilitas perusahaan
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang praktik kualitas dan keandalan data
- Pengalaman dengan alur kerja SQL dan analitik
- Familiaritas dengan tools pemantauan atau observabilitas
Audience
- Insinyur keandalan data
- Pemimpin BI
- Profesional QA untuk analitik
