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Temario del curso
Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI
- Por qué la observabilidad es importante en la analítica impulsada por IA
- Desafíos en la evaluación de NL a SQL
- Marcos para el monitoreo de calidad
Evaluación de la Precisión de NL a SQL
- Definición de criterios de éxito para las consultas generadas
- Establecimiento de puntos de referencia y conjuntos de datos de prueba
- Automatización de pipelines de evaluación
Técnicas de Ajuste de Prompts
- Optimización de prompts para precisión y eficiencia
- Adaptación de dominio mediante ajuste
- Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial
Seguimiento de la Deriva y Confiabilidad de Consultas
- Comprensión de la deriva de consultas en producción
- Monitoreo de la evolución del esquema y los datos
- Detección de anomalías en las consultas de usuarios
Instrumentación del Historial de Consultas
- Registro y almacenamiento del historial de consultas
- Uso del historial para auditorías y resolución de problemas
- Aprovechamiento de las ideas de las consultas para mejoras de rendimiento
Marcos de Monitoreo y Observabilidad
- Integración con herramientas de monitoreo y paneles
- Métricas para confiabilidad y precisión
- Procesos de alertas y respuesta a incidentes
Patrones de Implementación Empresarial
- Escalamiento de la observabilidad entre equipos
- Equilibrio entre precisión y rendimiento en producción
- Gobernanza y responsabilidad sobre las salidas de IA
Futuro de la Calidad y Observabilidad en WrenAI
- Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
- Marcos avanzados de evaluación
- Próximas características para observabilidad empresarial
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de datos
- Experiencia con flujos de trabajo de SQL y analítica
- Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad
Público Objetivo
- Ingenieros de confiabilidad de datos
- Líderes de BI
- Profesionales de QA para analítica
14 Horas