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Schulungsübersicht
Einführung in Qualität und Observabilität bei WrenAI
- Warum Observabilität in künstlich-intelligenzgestützten Analysen wichtig ist
- Herausforderungen bei der NL zu SQL-Bewertung
- Frameworks für die Qualitätsüberwachung
Bewertung der Genauigkeit von NL zu SQL
- Erfolgskriterien für generierte Abfragen definieren
- Benchmarks und Testdatensätze aufbauen
- Evaluationspipelines automatisieren
Prompt-Tuning-Techniken
- Prompts für Genauigkeit und Effizienz optimieren
- Domänenanpassung durch Tuning
- Verwaltung von Prompt-Bibliotheken für den Unternehmensgebrauch
Tracking von Drift und Abfragezuverlässigkeit
- Verständnis von Abfrage-Drift in der Produktion
- Schemen- und Datenentwicklung überwachen
- Anomalien in Benutzerabfragen erkennen
Instrumentierung der Abfragehistorie
- Protokollierung und Speicherung von Abfragehistorien
- Nutzung von Historien für Audits und Troubleshooting
- Nutzen von Abfrage-Insights zur Leistungssteigerung
Monitoring- und Observabilität-Frameworks
- Integration in Monitoring-Tools und Dashboards
- Metriken für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
- Alarmierung und Vorgehen bei Vorfallen
Unternehmensimplementierungsmuster
- Skalierung der Observabilität über Teams hinweg
- Balance von Genauigkeit und Leistung in der Produktion
- Governance und Verantwortlichkeit für AI-Ausgaben
Zukunft von Qualität und Observabilität bei WrenAI
- KI-gestützte Selbstkorrekturmechanismen
- Fortgeschrittene Evaluationsframeworks
- Zukünftige Funktionen für die Unternehmensobservabilität
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Datenqualität und -zuverlässigkeit
- Erfahrung mit SQL und Analyseworkflows
- Kenntnisse in Monitoring- oder Observabilitätstools
Zielgruppe
- Datenzuverlässigkeitsingenieure
- BI-Verantwortliche
- QA-Fachkräfte für Analysen
14 Stunden