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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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