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Struttura del corso
Introduzione alla Qualità e Osservabilità in WrenAI
- Perché l'osservabilità è importante nell'analisi guidata dall'IA
- Sfide nella valutazione da linguaggio naturale a SQL
- Framework per il monitoraggio della qualità
Valutazione dell'Accuratezza da Linguaggio Naturale a SQL
- Definizione dei criteri di successo per le query generate
- Stabilimento di benchmark e set di dati di test
- Automazione delle pipeline di valutazione
Tecniche di Tuning dei Prompt
- Ottimizzazione dei prompt per accuratezza ed efficienza
- Adattamento del dominio attraverso il tuning
- Gestione delle librerie di prompt per l'uso aziendale
Tracciamento del Drift e della Affidabilità delle Query
- Comprensione del drift delle query in produzione
- Monitoraggio dell'evoluzione dello schema e dei dati
- Rilevamento di anomalie nelle query degli utenti
Strumentazione della Storia delle Query
- Logging e archiviazione della storia delle query
- Utilizzo della storia per audit e risoluzione dei problemi
- Sfruttamento degli insight sulle query per migliorare le prestazioni
Framework di Monitoraggio e Osservabilità
- Integrazione con strumenti di monitoraggio e dashboard
- Metriche per affidabilità e accuratezza
- Processi di allerta e risposta agli incidenti
Pattern di Implementazione Aziendale
- Scalabilità dell'osservabilità tra i team
- Bilanciamento di accuratezza e prestazioni in produzione
- Governance e responsabilità per gli output AI
Futuro della Qualità e Osservabilità in WrenAI
- Meccanismi di correzione automatizzati guidati dall'IA
- Framework avanzati di valutazione
- Funzionalità imminenti per l'osservabilità aziendale
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione delle pratiche di qualità e affidabilità dei dati
- Esperienza con SQL e flussi di lavoro analitici
- Familiarità con strumenti di monitoraggio o osservabilità
Audience
- Ingegneri di affidabilità dei dati
- Responsabili BI
- Professionisti QA per l'analisi
14 Ore