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Schulungsübersicht
Einführung in Qualität und Observability in WrenAI
- Warum Observability in KI-gestützten Analysen wichtig ist
- Herausforderungen bei der NL-zu-SQL-Evaluation
- Frameworks für die Qualitätsüberwachung
Bewertung der NL-zu-SQL-Genauigkeit
- Festlegung von Erfolgskriterien für generierte Abfragen
- Definieren von Benchmarks und Testdatensätzen
- Automatisierung von Evaluations-Pipelines
Prompt-Tuning-Techniken
- Optimierung von Prompts für Genauigkeit und Effizienz
- Domänenspezifische Anpassung durch Tuning
- Verwaltung von Prompt-Bibliotheken für den Unternehmensgebrauch
Verfolgung von Drift und Abfragezuverlässigkeit
- Verständnis von Query-Drift in der Produktion
- Überwachung der Schema- und Datenentwicklung
- Erkennen von Anomalien in Benutzerabfragen
Instrumentierung des Abfrageverlaufs
- Logging und Speicherung des Abfrageverlaufs
- Nutzung des Verlaufs für Audits und Fehlerbehebung
- Nutzung von Abfrage-Insights zur Leistungsverbesserung
Monitoring- und Observability-Frameworks
- Integration mit Monitoring-Tools und Dashboards
- Metriken für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Alarmierungs- und Incident-Response-Prozesse
Unternehmensimplementierungsmuster
- Skalierung von Observability über Teams hinweg
- Balance zwischen Genauigkeit und Leistung in der Produktion
- Governance und Verantwortung für KI-Ausgaben
Zukunft der Qualität und Observability in WrenAI
- KI-gestützte Selbstkorrekturmechanismen
- Fortgeschrittene Evaluationsframeworks
- Kommende Funktionen für Unternehmens-Observability
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Datenqualitäts- und Zuverlässigkeitspraktiken
- Erfahrung mit SQL und Analysearbeitsabläufen
- Kenntnisse in Monitoring- oder Observability-Tools
Zielgruppe
- Data Reliability Engineers
- BI-Leads
- QA-Professionals für Analysen
14 Stunden