Đề cương khóa học

Giới thiệu về Chất lượng và Khả năng Quan sát trong WrenAI

  • Tại sao khả năng quan sát lại quan trọng trong phân tích được hỗ trợ bởi AI.
  • Thách thức trong đánh giá từ NL sang SQL.
  • Các khung công tác cho giám sát chất lượng.

Đánh giá Độ chính xác của NL đến SQL

  • Xác định tiêu chí thành công cho các truy vấn được tạo.
  • Thiết lập tiêu chuẩn và bộ dữ liệu thử nghiệm.
  • Tự động hóa các đường ống đánh giá.

Kỹ thuật Điều chỉnh Prompt

  • Tối ưu hóa prompt cho độ chính xác và hiệu suất.
  • Thích ứng miền thông qua điều chỉnh.
  • Quản lý thư viện prompt cho sử dụng cấp doanh nghiệp.

Theo dõi Sự thay đổi và Độ tin cậy Truy vấn

  • Hiểu biết về sự thay đổi truy vấn trong sản xuất.
  • Giám sát sự tiến hóa của lược đồ và dữ liệu.
  • Phát hiện bất thường trong các truy vấn người dùng.

Thực thi Lịch sử Truy vấn

  • Ghi log và lưu trữ lịch sử truy vấn.
  • Sử dụng lịch sử cho việc kiểm toán và khắc phục sự cố.
  • Tận dụng thông tin truy vấn để cải thiện hiệu suất.

Các khung công tác Giám sát và Khả năng Quan sát

  • Tích hợp với các công cụ giám sát và bảng điều khiển.
  • Chỉ số cho độ tin cậy và độ chính xác.
  • Quy trình cảnh báo và phản ứng sự cố.

Mô hình Triển khai Cấp doanh nghiệp

  • Tăng cường khả năng quan sát trên các nhóm.
  • Cân bằng độ chính xác và hiệu suất trong sản xuất.
  • Quản lý và trách nhiệm giải trình cho đầu ra AI.

Tương lai của Chất lượng và Khả năng Quan sát trong WrenAI

  • Cơ chế tự sửa lỗi được hỗ trợ bởi AI.
  • Các khung công tác đánh giá nâng cao.
  • Tính năng mới cho khả năng quan sát cấp doanh nghiệp.

Tóm tắt và Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các thực hành chất lượng dữ liệu và độ tin cậy.
  • Kinh nghiệm với SQL và quy trình phân tích.
  • Làm quen với các công cụ giám sát hoặc khả năng quan sát.

Đối tượng

  • Kỹ sư độ tin cậy dữ liệu
  • Trưởng nhóm BI
  • Chuyên gia QA cho phân tích
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan