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课程大纲
WrenAI中的质量与可观测性介绍
- 为什么可观测性在AI驱动的分析中至关重要
- NL到SQL评估中的挑战
- 质量监控的框架
评估NL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
跟踪漂移和查询可靠性
- 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
查询历史记录的工具化
- 记录和存储查询历史
- 利用历史进行审计和故障排除
- 利用查询洞察进行性能改进
监控与可观测性框架
- 与监控工具和仪表板集成
- 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
- 在团队间扩展可观测性
- 在生产中平衡准确性和性能
- AI输出的治理与问责
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
- 企业可观测性的即将推出功能
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