Schița de curs

Introducere în Calitate și Observabilitate în WrenAI

  • Poimportanța observabilității în analitica drivată de IA
  • Sfide în evaluarea NL la SQL
  • Cadre pentru monitorizarea calității

Evaluarea Preciziei NL la SQL

  • Definirea criteriilor de succes pentru interogările generate
  • Estabilirea benchmark-urilor și seturilor de testare
  • Automatizarea pipeline-urilor de evaluare

Tehnici de Tuning a Prompt-urilor

  • Otimizarea prompt-urilor pentru precizie și eficiență
  • Adaptarea domeniului prin tuning
  • Gestionarea bibliotecii de prompt-uri pentru utilizare la nivel enterprize

Suverenie și Fiabilitate a Interogărilor

  • Comprehensia derapării interogărilor în producție
  • Monitorizarea evoluției schemei și datele
  • Detectarea anomalilor în interogările utilizatorilor

Instrumentare a Istoricului Interogărilor

  • Logarea și stocarea istoricului interogărilor
  • Folosirea istoricului pentru revizii și depistarea problemelor
  • Potrivirea pentru îmbunătățiri ale performanței prin intermediul insipțiilor interogării

Monitorizare și Cadre de Observabilitate

  • Integrarea cu instrumentele și panourile de monitorizare
  • Metrici pentru fiabilitate și precizie
  • Procese de alertare și răspuns la incidente

Paterni de Implementare Enterprize

  • Scazând observabilitatea la nivel de echipe
  • Balansarea preciziei și performanței în producție
  • Guvernanță și responsabilitate pentru iesirile AI

Furureul Calității și Observabilității în WrenAI

  • Mecanisme de auto-corectare drivate de IA
  • Cadre avansate de evaluare
  • Caracteristici viitoare pentru observabilitate enterprize

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Omulintele de calitate a datelor și practicilor de confidențialitate
  • Experiență cu fluxurile de lucru SQL și analitică
  • Familiaritate cu instrumentele de monitorizare sau observabilitate

PUBLICĂ CIBIRITE

  • Inginerii confidențialității datelor
  • Liderii BI
  • Profesionalii QA pentru analitică
Calitate și Observabilitate în WrenAI: Evaluare, Prompt Tuning și MonitorizareWrenAI permite generarea de la limbaj natural către SQL și analitice îmbunătățite prin inteligența artificială, accelerând accesul la date și facându-l mai intuitiv. Pentru utilizarea la nivel enterpize, asigurarea calității și practicile de observabilitate sunt esențiale pentru a asigura acuratețea, confidențialitatea și conformitatea.Această formare live (online sau presencială) este destinată profesionalilor avansati în domeniul datelor și al analiticilor care dorește să evalueze acuratețea interogațiilor, să aplice prompt tuning și să implementeze practicile de observabilitate pentru monitorizarea WrenAI în producție.La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea: Evalua acuratețea și confidențialitatea iesirilor de la limbaj natural către SQL. Aplica tehnici de prompt tuning pentru a îmbunătăți performanța. Monitoriza derivarea și comportamentul interogațiilor în timp. Instrumentează WrenAI cu jurnale și cadre de observabilitate.Format al CursuluiInteracțiune dintre lecție și discuții.Exerciții cu tehnici de evaluare și ajustări.Laboratoare practice pentru integrarea observabilității și monitorizării.Opțiuni Personalizate ale CursuluiPentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.Introducere în Calitate și Observabilitate în WrenAI De ce observabilitatea este importantă în analitica GUI-driven Challenges in NL to SQL evaluation (Această parte rămâne neschimbată deoarece nu are un echivalent direct în română) Cadre pentru monitorizarea calității Evaluarea Acurateții din NL la SQL Definirea criteriilor de succes pentru interogațiile generate Stabilirea benchmarkurilor și seturilor de date de testare Automatizarea fluxurilor de evaluareTehnici de Prompt Tuning Optimizarea prompt-urilor pentru acuratețe și eficiență Adaptarea dominioală prin ajustări Gestionarea bibliotecilor de prompt-uri pentru utilizare la nivelul întreprinderiiMonitorizarea Derivării și A Relabilității Interogațiilor Comprezând derivarea interogațiilor în producție Monitorizarea evoluției schemei și a datelor Detectarea anomalilor în interogațiile utilizatorilorInstrumenteaza Istoricul de Interogare Jurnalizarea și stocarea istoricului de interogări Utilizarea istoricului pentru reviste și rezolvarea problemelor Exploatarea insulelor interogațiilor pentru îmbunătățiri performanțeiMonitorizare și Cadre de Observabilitate Integrarea cu instrumentele de monitorizare și panourile de control Metrice pentru confidențialitatea și acuratețea Procese alertă și de răspuns la incidentePaturi de Implementare Enterpize Scalare observabilitate într-un echipe Echilibrarea acurateței și a performanței în producție Guvernanța și responsabilitatea pentru iesirile AIViitorul Calității și Observabilității în WrenAI Mecanismele GUI-driven de auto-corectare Cadrul avansat de evaluare Caracteristicile viitoare pentru observabilitate enterpizeRezumat și Următoarele Pași
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite