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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
  • Le principali criticità nella valutazione delle conversioni da linguaggio naturale a SQL
  • I framework utilizzati per il monitoraggio della qualità

Valutazione dell’accuratezza delle conversioni da linguaggio naturale a SQL

  • Come definire i criteri di successo per le query generate automaticamente
  • Creazione di benchmark e set di dati per i test
  • Automatizzazione dei processi di valutazione

Tecniche di ottimizzazione dei prompt

  • Come ottimizzare i prompt per migliorarne precisione ed efficienza
  • Adattamento ai diversi contesti settoriali attraverso la personalizzazione dei prompt
  • Gestione e organizzazione delle librerie di prompt in contesti aziendali

Monitoraggio delle deviazioni e dell’affidabilità delle query

  • Cosa si intende per “drift” nelle query prodotte in ambiente produttivo
  • Monitoraggio dell’evoluzione degli schemi dati e delle strutture informatiche
  • Rilevamento di eventuali anomalie nei comportamenti delle query richieste dagli utenti

Registrazione e conservazione della cronologia delle query

  • Registrazione e archiviazione delle informazioni relative alle query eseguite
  • Utilizzo di tali dati per scopi di audit e risoluzione dei problemi
  • Sfruttamento delle informazioni derivanti dalle query per ottimizzare ulteriormente le prestazioni

Framework di monitoraggio e osservabilità

  • Integrazione con strumenti e dashboard per il monitoraggio continuo
  • Indicatori chiave utili a valutare affidabilità e accuratezza dei risultati
  • Procedure di allerta automatica e gestione degli incidenti

Modelli di implementazione aziendale

  • Strategie per scalare i sistemi di osservabilità in contesti multi-team
  • Come conciliare accuratezza e performance negli ambienti produttivi
  • Gestione della governance e responsabilità legate alle output generate dall’intelligenza artificiale

Il futuro della qualità e dell’osservabilità in WrenAI

  • Sistemi di autocorrezione guidati dall’intelligenza artificiale
  • Framework innovativi per la valutazione delle performance
  • Novità in arrivo per migliorare ulteriormente l’osservabilità a livello enterprise

Riassunto e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza delle pratiche legate alla qualità e all’affidabilità dei dati
  • Esperienza nell’utilizzo di SQL e nei flussi di lavoro analitici
  • Familiarità con strumenti di monitoraggio o osservabilità

Destinatari

  • Ingegneri specializzati nella affidabilità dei dati
  • Responsabili delle iniziative BI
  • Professionisti del QA nel settore analitico
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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