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.
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