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課程時長 14 時間：
課程簡介
WrenAI 中品質與可觀察性簡介
- 為什麼在 AI 驅動的分析中可觀察性至關重要
- 自然語言轉 SQL 評估面臨的挑戰
- 品質監控框架
評估自然語言轉 SQL 的準確性
- 定義生成查詢的成功標準
- 建立基準與測試數據集
- 自動化評估管道
提示微調技術
- 優化提示以提升準確性與效率
- 透過微調實現領域適應性
- 管理企業級應用的提示庫
追蹤漂移與查詢可靠性
- 理解生產環境中的查詢漂移
- 監控模式與數據的演變
- 偵測用戶查詢中的異常行為
查詢歷史記錄的埋點（Instrumentation）
- 記錄並儲存查詢歷史
- 利用歷史記錄進行審計與故障排除
- 藉助查詢洞察優化性能
監控與可觀察性框架
- 與監控工具及儀表板進行整合
- 可靠性與準確性指標
- 告警與事件響應流程
企業級實施模式
- 在團隊間擴展可觀察性
- 在生產環境中平衡準確性與性能
- AI 輸出的治理與問責機制
WrenAI 中品質與可觀察性的未來發展
- AI 驅動的自我修正機制
- 進階評估框架
- 即將推出的企業級可觀察性功能
總結與後續步驟
最低要求
- 理解數據品質與可靠性實踐
- 具備 SQL 與分析工作流的經驗
- 熟悉監控或可觀察性工具
目標受眾
- 數據可靠性工程師
- BI（商業智能）負責人
- 分析領域的 QA（品質保證）專業人員
