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:

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