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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Qualität und Observability in WrenAI
- Warum Observability in der KI-gestützten Analytik wichtig ist
- Herausforderungen bei der Bewertung von NL to SQL
- Frameworks für das Qualitätsmonitoring
Bewertung der Genauigkeit von NL to SQL
- Definition von Erfolgskriterien für generierte Abfragen
- Erstellung von Benchmarks und Testdatensätzen
- Automatisierung von Bewertungspipelines
Prompt-Tuning-Techniken
- Optimierung von Prompts für Genauigkeit und Effizienz
- Domänenanpassung durch Tuning
- Verwaltung von Prompt-Bibliotheken für den Enterprise-Einsatz
Verfolgung von Drift und Abfragezuverlässigkeit
- Verständnis von Query-Drift in der Produktion
- Überwachung der Schema- und Datenevolution
- Erkennung von Anomalien in Benutzersuchanfragen
Protokollierung der Abfragehistorie
- Protokollierung und Speicherung der Abfragehistorie
- Verwendung der Historie für Audits und Troubleshooting
- Nutzung von Abfrageeinsichten zur Leistungsoptimierung
Monitoring- und Observability-Frameworks
- Integration mit Monitoring-Tools und Dashboards
- Metriken für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Alarmierung und Incident-Response-Prozesse
Enterprise-Implementierungsmuster
- Skalierung der Observability über Teams hinweg
- Ausbalancierung von Genauigkeit und Leistung in der Produktion
- Governance und Rechenschaftspflicht für KI-Ausgaben
Zukunft von Qualität und Observability in WrenAI
- KI-gestützte Selbstkorrekturmехanismen
- Fortgeschrittene Bewertungsfrahmenwerke
- Kommende Funktionen für Enterprise-Observability
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Praktiken zur Datenqualität und Zuverlässigkeit
- Erfahrung mit SQL und Analytik-Workflows
- Vertrautheit mit Monitoring- oder Observability-Tools
Zielgruppe
- Ingenieure für Datenzuverlässigkeit (Data Reliability Engineers)
- BI-Lead
- QA-Fachkräfte für Analytik
