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Programa del Curso
Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI
- Por qué la observabilidad es importante en el análisis impulsado por IA
- Desafíos en la evaluación de NL a SQL
- Marco para el monitoreo de calidad
Evaluando la Precisión de NL a SQL
- Definiendo criterios de éxito para las consultas generadas
- Estableciendo puntos de referencia y conjuntos de datos de prueba
- Automatización de los procesos de evaluación
Técnicas de Afinación de Prompts
- Optimizando prompts para precisión y eficiencia
- Adecuación por dominio a través del ajuste
- Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial
Rastreo de Deriva y Fiabilidad de Consultas
- Comprendiendo la deriva en consultas en producción
- Monitoreo del esquema y evolución de datos
- Detección de anomalías en consultas de usuarios
Instrumentación del Historial de Consultas
- Registro y almacenamiento del historial de consultas
- Uso del historial para auditorías y solución de problemas
- Leveraging insights de consultas para mejorar el rendimiento
Herramientas de Monitoreo y Observabilidad
- Integración con herramientas y paneles de monitoreo
- Métricas de fiabilidad y precisión
- Procesos de alerta y respuesta a incidentes
Patrones de Implementación Empresarial
- Escalar la observabilidad entre equipos
- Equilibrar precisión y rendimiento en producción
- Gobernanza y responsabilidad por las salidas de IA
Futuro de Calidad y Observabilidad en WrenAI
- Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
- Marco avanzado de evaluación
- Nuevas características para observabilidad empresarial
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Una comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de los datos
- Experiencia con flujos de trabajo de SQL y análisis
- Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad
Audiencia
- Ingenieros de confiabilidad de datos
- Líderes de BI
- Profesionales QA para análisis
14 Horas