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Schulungsübersicht

Einführung in Qualität und Observierbarkeit in WrenAI

  • Warum Observability in KI-gesteuerten Analysen wichtig ist
  • Herausforderungen bei der NL-zu-SQL-Evaluation
  • Frameworks für die Qualitätsüberwachung

Bewertung der NL-zu-SQL-Genauigkeit

  • Definition von Erfolgskriterien für generierte Abfragen
  • Festlegung von Benchmarks und Testdatensätzen
  • Automatisierung von Evaluations-Pipelines

Prompt-Tuning-Techniken

  • Optimierung von Prompts für Genauigkeit und Effizienz
  • Domänenanpassung durch Tuning
  • Verwaltung von Prompt-Libraries für den Unternehmenseinsatz

Verfolgung von Drift und Abfragezuverlässigkeit

  • Verständnis von Query-Drift in der Produktion
  • Überwachung der Schema- und Datenentwicklung
  • Erkennung von Anomalien in Benutzerabfragen

Instrumentierung des Abfrageverlaufs

  • Logging und Speicherung des Abfrageverlaufs
  • Nutzung des Verlaufs für Audits und Troubleshooting
  • Nutzung von Abfrage-Einblicken zur Leistungsverbesserung

Monitoring- und Observability-Frameworks

  • Integration mit Monitoring-Tools und Dashboards
  • Metriken für Zuverlässigkeit und Genauigkeit
  • Alerting- und Incident-Response-Prozesse

Implementierungsmuster für Unternehmen

  • Skalierung von Observability über Teams hinweg
  • Balance zwischen Genauigkeit und Leistung in der Produktion
  • Governance und Rechenschaftspflicht für KI-Ausgaben

Zukunft von Qualität und Observierbarkeit in WrenAI

  • KI-gesteuerte Selbstkorrekturmechanismen
  • Fortgeschrittene Evaluationsframeworks
  • Kommende Funktionen für Unternehmensex-Observability

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Datenqualitäts- und Zuverlässigkeitspraktiken
  • Erfahrung mit SQL und Analyse-Arbeitsabläufen
  • Vertrautheit mit Monitoring- oder Observability-Tools

Zielgruppe

  • Data Reliability Engineers
  • BI-Leitungen
  • QA-Fachleute für Analysen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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