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课程大纲
WrenAI中的质量与可观测性简介
- 可观测性在AI驱动分析中的重要性。
- 自然语言到SQL评估中的挑战。
- 质量监控的框架。
评估自然语言到SQL的准确性
- 定义生成查询的成功标准。
- 建立基准和测试数据集。
- 自动化评估管道。
提示调优技术
- 优化提示以提高准确性和效率。
- 通过调优进行领域适应。
- 管理企业使用的提示库。
跟踪漂移与查询可靠性
- 理解生产中的查询漂移。
- 监控模式和数据演变。
- 检测用户查询中的异常。
查询历史的工具化
- 记录和存储查询历史。
- 使用历史记录进行审计和故障排除。
- 利用查询洞察提升性能。
监控与可观测性框架
- 集成监控工具和仪表板。
- 可靠性和准确性的指标。
- 告警和事件响应流程。
企业实施模式
- 跨团队扩展可观测性。
- 在生产中平衡准确性与性能。
- AI输出的治理与责任。
WrenAI中质量与可观测性的未来
- AI驱动的自我纠正机制。
- 高级评估框架。
- 企业可观测性的未来功能。
总结与下一步
要求
- 了解数据质量和可靠性实践。
- 具备SQL和分析工作流程的经验。
- 熟悉监控或可观测性工具。
受众
- 数据可靠性工程师。
- BI负责人。
- 分析领域的QA专业人员。
14 小时
