Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Duur 14 uren (2 dagen)
Cursusaanbod
Inleiding tot Kwaliteit en Observability in WrenAI
- Waarom observability van belang is in AI-gedreven analyse
- Uitdagingen bij de evaluatie van NL-naar-SQL
- Frameworks voor kwaliteitsmonitoring
Evaluatie van de Nauwkeurigheid van NL-naar-SQL
- Definiëren van succescriteria voor gegenereerde queries
- Instellen van benchmarks en testdatasets
- Automatiseren van evaluatiepijplijnen
Technieken voor Prompttuning
- Optimaliseren van prompts voor nauwkeurigheid en efficiëntie
- Domeinadaptatie via tuning
- Beheren van promptbibliotheken voor enterprisegebruik
Drift en Querybetrouwbaarheid volgen
- Begrijpen van querydrift in productie
- Monitoren van schema- en dataevoutie
- Detecteren van anomalieën in gebruikersqueries
Instrumentatie van Queryhistorie
- Loggen en opslaan van queryhistorie
- Gebruik maken van historie voor audits en probleemoplossing
- Benutten van queryinzichten voor prestatieverbeteringen
Monitoring- en Observability-frameworks
- Integratie met monitoringtools en dashboards
- Metrieken voor betrouwbaarheid en nauwkeurigheid
- Processen voor alarmering en incidentreactie
Implementatiemodellen voor Enterprises
- Scaelen van observability over teamlijnen heen
- Balans vinden tussen nauwkeurigheid en prestaties in productie
- Governance en verantwoordelijkheid voor AI-uitvoer
De Toekomst van Kwaliteit en Observability in WrenAI
- AI-gedreven mechanismen voor zelfcorrectie
- Geavanceerde evaluatieframeworks
- Komenende functionaliteiten voor enterprise-observability
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Begrip van praktijken voor datakwaliteit en betrouwbaarheid
- Ervaring met SQL en analysemogelijkheden
- Kennis van monitoring- of observabilitytools
Doelgroep
- Data-reliability engineers
- BI-leiders
- QA-professionals voor analyse