Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
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