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

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