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Programa do Curso
Introdução à Qualidade e Observabilidade no WrenAI
- Por que a observabilidade é importante nas 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
- Estabelecendo benchmarks e conjuntos de dados de teste
- Automatizando pipelines de avaliação
Técnicas de Ajuste de Prompt
- Otimizando prompts para precisão e eficiência
- Adaptação ao domínio por meio do ajuste
- Gerenciamento de bibliotecas de prompt para uso corporativo
Rastreando a Deriva e a Confiabilidade das Consultas
- Compreendendo a deriva de consultas em produção
- Monitorando a evolução do esquema e dos dados
- Detectando anomalias nas consultas dos usuários
Instrumentando o Histórico de Consultas
- Registrando e armazenando o histórico de consultas
- Utilizando o histórico para auditorias e resolução de problemas
- Aproveitando insights das consultas para melhorias de desempenho
Estruturas de Monitoramento e Observabilidade
- Integração com ferramentas de monitoramento e painéis (dashboards)
- Métricas para confiabilidade e precisão
- Processos de alerta e resposta a incidentes
Padrões de Implementação Empresarial
- Escalando a observabilidade entre equipes
- Equilibrando precisão e desempenho em produção
- Governança e responsabilidade pelas saídas de IA
O Futuro da Qualidade e Observabilidade no WrenAI
- Mecanismos de autocorreção impulsionados por IA
- Estruturas avançadas de avaliação
- Novos recursos para observabilidade empresarial
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão das práticas de qualidade e confiabilidade de dados
- Experiência com SQL e fluxos de trabalho de análise
- Familiaridade com ferramentas de monitoramento ou observabilidade
Público-alvo
- Engenheiros de confiabilidade de dados
- Líderes de BI (Business Intelligence)
- Profissionais de QA para análise
14 Horas