Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
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