Programa do Curso

Introdução à Qualidade e Observabilidade no WrenAI

  • O porquê da observabilidade ser importante em análises impulsionadas por IA
  • Desafios na avaliação de NL para SQL
  • Estruturas para monitoramento de qualidade

Avaliando a Precisão de NL para SQL

  • Definindo critérios de sucesso para consultas geradas
  • Criando marcos e conjuntos de testes
  • Automatizando pipelines de avaliação

Técnicas de Ajuste de Prompt

  • Otimizando prompts para precisão e eficiência
  • Adequação ao domínio através do ajuste
  • Gerenciando bibliotecas de prompts para uso empresarial

Rastreando Drift e Confiabilidade das Consultas

  • Compreendendo o drift de consultas em produção
  • Monitorando a evolução do esquema e dos dados
  • Detectando anomalias em consultas de usuários

Instrumentação da Histórico de Consultas

  • Log e armazenamento do histórico de consultas
  • Utilizando o histórico para auditorias e solução de problemas
  • Leveraging insights das consultas para melhorias de desempenho (Nota: "Leveraging" não foi traduzido por falta de contexto adequado)

Estruturas de Monitoramento e Observabilidade

  • Integração com ferramentas e painéis de monitoramento
  • Métricas para confiabilidade e precisão
  • Processos de alerta e resposta a incidentes

Padrões de Implementação Empresarial

  • Escalar observabilidade entre equipes
  • Balancing accuracy and performance in production (Nota: "Balancing" não foi traduzido por falta de contexto adequado)
  • Governança e responsabilidade pelos resultados da IA

Futuro da Qualidade e Observabilidade no WrenAI

  • Mecanismos de auto-correção impulsionados por IA
  • Quadros de avaliação avançados
  • Próximas funcionalidades para observabilidade empresarial

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão das práticas de qualidade e confiabilidade dos dados
  • Experiência com fluxos de trabalho de SQL e análise
  • Familiaridade com ferramentas de monitoramento ou observabilidade

Público-alvo

  • Engenheiros de confiabilidade de dados
  • Líderes de BI
  • Profissionais de QA para análise
 14 Horas

Número de participantes


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