Plan du cours

Introduction à la Qualité et à l'Observabilité dans WrenAI

  • Pourquoi l'observabilité est importante dans les analyses alimentées par l'IA
  • Les défis de l'évaluation NL to SQL
  • Les cadres pour la surveillance de la qualité

Évaluation de la Précision NL to SQL

  • Définition des critères de succès pour les requêtes générées
  • Établissement de points de référence et de jeux de données de test
  • Automatisation des pipelines d'évaluation

Techniques d'Ajustement de Prompt

  • Optimisation des prompts pour la précision et l'efficacité
  • Adaptation au domaine par ajustement
  • Gestion des bibliothèques de prompts pour une utilisation en entreprise

Suivi du Drift et de la Fiabilité des Requêtes

  • Comprendre le drift des requêtes en production
  • Surveillance de l'évolution du schéma et des données
  • Détection d'anomalies dans les requêtes des utilisateurs

Instrumentation de l'Histoire des Requêtes

  • Logging et stockage de l'historique des requêtes
  • Utilisation de l'historique pour les audits et la résolution de problèmes
  • Exploitation des insights de requêtes pour améliorer les performances

Frameworks de Surveillance et d'Observabilité

  • Intégration avec des outils et tableaux de bord de surveillance
  • Métriques pour la fiabilité et la précision
  • Processus d'alerte et de réponse aux incidents

Modèles de Mise en Œuvre d'Entreprise

  • Étendre l'observabilité à travers les équipes
  • Équilibrer la précision et les performances en production
  • Gouvernance et responsabilité pour les sorties de l'IA

Avenir de la Qualité et de l'Observabilité dans WrenAI

  • Mécanismes de correction automatisée par IA
  • Cadres d'évaluation avancés
  • Fonctionnalités à venir pour l'observabilité en entreprise

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des pratiques de qualité et de fiabilité des données
  • Une expérience avec SQL et les workflows d'analyse
  • Une familiarité avec les outils de surveillance ou d'observabilité

Public cible

  • Ingénieurs en fiabilité des données
  • Responsables de la BI (Business Intelligence)
  • Professionnels QA pour l'analyse
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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