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Plan du cours

Introduction à la qualité et à l'observabilité dans WrenAI

  • Pourquoi l'observabilité est importante dans l'analytique alimentée par l'IA
  • Défis de l'évaluation NL-to-SQL
  • Frameworks pour la surveillance de la qualité

Évaluation de la précision NL-to-SQL

  • Définir les critères de succès pour les requêtes générées
  • Établir des références et des ensembles de données de test
  • Automatiser les pipelines d'évaluation

Techniques de réglage des requêtes

  • Optimisation des requêtes pour la précision et l'efficacité
  • Adaptation du domaine par le réglage
  • Gestion des bibliothèques de requêtes pour l'usage enterprise

Suivi des dérives et de la fiabilité des requêtes

  • Compréhension de la dérive des requêtes en production
  • Surveillance de l'évolution du schéma et des données
  • Détection d'anomalies dans les requêtes utilisateurs

Instrumentation de l'historique des requêtes

  • Journalisation et stockage de l'historique des requêtes
  • Utilisation de l'historique pour les audits et le dépannage
  • Exploitation des insights des requêtes pour les améliorations de performance

Frameworks de surveillance et d'observabilité

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

Modèles d'implémentation enterprise

  • Mise à l'échelle de l'observabilité à travers les équipes
  • Équilibre entre précision et performance en production
  • Gouvernance et responsabilité des sorties de l'IA

Avenir de la qualité et de l'observabilité dans WrenAI

  • Mécanismes d'auto-correction alimentés par l'IA
  • Frameworks d'évaluation avancés
  • Fonctionnalités à venir pour l'observabilité enterprise

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience cible

  • Ingénieurs de la fiabilité des données
  • Chefs de projet BI
  • Professionnels QA pour l'analytique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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