Corso di formazione Qualità e osservabilità per WrenAI: valutazione, tuning dei prompt e monitoraggio

Introduzione alla qualità e all'osservabilità in WrenAI

• Perché l'osservabilità conta nell'analisi guidata dall'IA
• Sfide nella valutazione della generazione di SQL dal linguaggio naturale
• Framework per il monitoraggio della qualità

Valutazione dell'accuratezza dalla generazione di SQL dal linguaggio naturale

• Definire criteri di successo per le query generate
• Automatizzare le pipeline di valutazione

Tecniche di tuning dei prompt

• Ottimizzazione dei prompt per accuratezza ed efficienza
• Adattamento al dominio tramite tuning
• Gestione delle librerie di prompt per l'uso aziendale

Tracciamento del drift e dell'affidabilità delle query

• Comprendere il drift delle query in produzione
• Monitorare l'evoluzione degli schemi e dei dati
• Rilevare anomalie nelle query degli utenti

Strutturazione dello storico delle query

• Registrazione e archiviazione dello storico delle query
• Utilizzo dello storico per audit e risoluzione dei problemi
• Sfruttare le insight dalle query per migliorare le prestazioni

Framework di monitoraggio e osservabilità

• Integrazione con strumenti e dashboard di monitoraggio
• Metriche per l'affidabilità e l'accuratezza
• Processi di allarme e risposta agli incidenti

Modelli di implementazione aziendale

• Bilanciamento tra accuratezza e prestazioni in produzione
• Governance e responsabilità per gli output dell'IA

Il futuro della qualità e dell'osservabilità in WrenAI

• Meccanismi di autocorrezione guidati dall'IA
• Framework di valutazione avanzati
• Funzionalità in arrivo per l'osservabilità aziendale

Riepilogo e prossimi passi