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課程簡介
WrenAI中的質量與可觀測性介紹
- 爲什麼可觀測性在AI驅動的分析中至關重要
- NL到SQL評估中的挑戰
- 質量監控的框架
評估NL到SQL的準確性
- 定義生成查詢的成功標準
- 建立基準和測試數據集
- 自動化評估管道
提示調優技術
- 優化提示以提高準確性和效率
- 通過調優進行領域適應
- 管理企業使用的提示庫
跟蹤漂移和查詢可靠性
- 理解生產中的查詢漂移
- 監控模式和數據演變
- 檢測用戶查詢中的異常
查詢歷史記錄的工具化
- 記錄和存儲查詢歷史
- 利用歷史進行審計和故障排除
- 利用查詢洞察進行性能改進
監控與可觀測性框架
- 與監控工具和儀表板集成
- 可靠性和準確性的指標
- 告警和事件響應流程
企業實施模式
- 在團隊間擴展可觀測性
- 在生產中平衡準確性和性能
- AI輸出的治理與問責
WrenAI中質量與可觀測性的未來
- AI驅動的自我糾正機制
- 高級評估框架
- 企業可觀測性的即將推出功能
總結與下一步
最低要求
- 瞭解數據質量和可靠性實踐
- 具備SQL和分析工作流的經驗
- 熟悉監控或可觀測性工具
受衆
- 數據可靠性工程師
- BI負責人
- 分析領域的QA專業人員
14 時間: