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Temario del curso

Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Por qué es importante la observabilidad en la analítica impulsada por IA
  • Desafíos en la evaluación de NL a SQL
  • Frameworks para el monitoreo de calidad

Evaluación de la Precisión de NL a SQL

  • Definición de criterios de éxito para las consultas generadas
  • Establecimiento de puntos de referencia y conjuntos de datos de prueba
  • Automatización de pipelines de evaluación

Técnicas de Ajuste de Prompts

  • Optimización de prompts para precisión y eficiencia
  • Adaptación al dominio mediante ajuste fino
  • Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial

Seguimiento de Desviaciones y Confiabilidad de Consultas

  • Comprensión de la deriva de consultas en producción
  • Monitoreo de la evolución del esquema y los datos
  • Detección de anomalías en las consultas de usuarios

Instrumentación del Historial de Consultas

  • Registro y almacenamiento del historial de consultas
  • Uso del historial para auditorías y resolución de problemas
  • Aprovechamiento de insights de consultas para mejoras de rendimiento

Frameworks de Monitoreo y Observabilidad

  • Integración con herramientas de monitoreo y dashboards
  • Métricas para confiabilidad y precisión
  • Procesos de alertamiento y respuesta a incidentes

Patrones de Implementación Empresarial

  • Escalamiento de la observabilidad entre equipos
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento en producción
  • Gobernanza y responsabilidad sobre las salidas de IA

Futuro de la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
  • Frameworks avanzados de evaluación
  • Próximas características para observabilidad empresarial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de datos
  • Experiencia con flujos de trabajo de SQL y analítica
  • Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad

Público Objetivo

  • Ingenieros de confiabilidad de datos (Data Reliability Engineers)
  • Líderes de BI (Business Intelligence)
  • Profesionales de QA dedicados a analítica
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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