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Struttura del corso
Introduzione alla qualità e all’osservabilità in WrenAI
- Perché l’osservabilità è fondamentale nell’analisi basata sull’intelligenza artificiale /li>
- Le principali criticità nella valutazione delle conversioni da linguaggio naturale a SQL /li>
- I framework utilizzati per il monitoraggio della qualità /li>
Valutazione dell’accuratezza delle conversioni da linguaggio naturale a SQL
- Come definire i criteri di successo per le query generate automaticamente /li>
- Creazione di benchmark e set di dati per i test /li>
- Automatizzazione dei processi di valutazione /li>
Tecniche di ottimizzazione dei prompt
- Come ottimizzare i prompt per migliorarne precisione ed efficienza /li>
- Adattamento ai diversi contesti settoriali attraverso la personalizzazione dei prompt /li>
- Gestione e organizzazione delle librerie di prompt in contesti aziendali /li>
Monitoraggio delle deviazioni e dell’affidabilità delle query
- Cosa si intende per “drift” nelle query prodotte in ambiente produttivo /li>
- Monitoraggio dell’evoluzione degli schemi dati e delle strutture informatiche /li>
- Rilevamento di eventuali anomalie nei comportamenti delle query richieste dagli utenti /li>
Registrazione e conservazione della cronologia delle query
- Registrazione e archiviazione delle informazioni relative alle query eseguite /li>
- Utilizzo di tali dati per scopi di audit e risoluzione dei problemi /li>
- Sfruttamento delle informazioni derivanti dalle query per ottimizzare ulteriormente le prestazioni /li>
Framework di monitoraggio e osservabilità
- Integrazione con strumenti e dashboard per il monitoraggio continuo /li>
- Indicatori chiave utili a valutare affidabilità e accuratezza dei risultati /li>
- Procedure di allerta automatica e gestione degli incidenti /li>
Modelli di implementazione aziendale
- Strategie per scalare i sistemi di osservabilità in contesti multi-team /li>
- Come conciliare accuratezza e performance negli ambienti produttivi /li>
- Gestione della governance e responsabilità legate alle output generate dall’intelligenza artificiale /li>
Il futuro della qualità e dell’osservabilità in WrenAI
- Sistemi di autocorrezione guidati dall’intelligenza artificiale /li>
- Framework innovativi per la valutazione delle performance /li>
- Novità in arrivo per migliorare ulteriormente l’osservabilità a livello enterprise /li>
Riassunto e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza delle pratiche legate alla qualità e all’affidabilità dei dati /li>
- Esperienza nell’utilizzo di SQL e nei flussi di lavoro analitici /li>
- Familiarità con strumenti di monitoraggio o osservabilità /li>
Destinatari
- Ingegneri specializzati nella affidabilità dei dati /li>
- Responsabili delle iniziative BI /li>
- Professionisti del QA nel settore analitico /li>
14 ore