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Struttura del corso
Introduzione alla Qualità e all'Osservabilità in WrenAI
- Perché l'osservabilità è importante nell'analisi guidata da IA
- Sfide nella valutazione NL a SQL
- Framework per la monitoraggio della qualità
Valutazione dell'Accuratezza NL a SQL
- Definizione dei criteri di successo per le query generate
- Impostazione delle panchine e dei set di test
- Automazione delle pipeline di valutazione
Tecnologie di Prompt Tuning
- Ottimizzazione degli stimoli per accuratezza ed efficienza
- Adattamento del dominio attraverso il tuning
- Gestione delle librerie di prompt per l'uso aziendale
Tracciamento dello Shift e della affidabilità delle query
- Comprensione dello shift delle query in produzione
- Monitoraggio dell'evoluzione dello schema e dei dati
- Rilevazione di anomalie nelle query degli utenti
Strumentazione della Storia delle Query
- Registrazione e archiviazione della storia delle query
- Utilizzo della storia per gli accertamenti e la risoluzione dei problemi
- Leveraggio delle conoscenze sulle query per migliorare le prestazioni
Monitoraggio e Framework di Osservabilità
- Integrazione con strumenti di monitoraggio e dashboards
- Metriche per affidabilità ed accuratezza
- Processi di allerta e risposta alle incidenti
Patterning dell'Implementazione Aziendale
- Scaletta l'osservabilità tra le squadre
- Bilanciare accuratezza e prestazioni in produzione
- Governanza e responsabilità per gli output AI
Futuro della Qualità e dell'Osservabilità in WrenAI
- Mecanismi di autocorrezione guidati da IA
- Framework avanzati di valutazione
- Nuove funzionalità per l'osservabilità aziendale
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Un'esperienza nella comprensione delle pratiche di qualità e affidabilità dei dati
- Esperienza con SQL e workflow analitici
- Familiarità con strumenti di monitoraggio o osservabilità
Pubblico
- Ingegneri della affidabilità dei dati
- Responsabili BI
- Professionisti QA per l'analisi
14 Ore