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Programa do Curso

Introdução à Qualidade e Observabilidade no WrenAI

  • Por que a observabilidade é 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
  • Estabelecendo benchmarks e conjuntos de dados de teste
  • Automatizando pipelines de avaliação

Técnicas de Ajuste de Prompts

  • Otimizando prompts para precisão e eficiência
  • Adaptação a domínio através do ajuste
  • Gerenciando bibliotecas de prompts para uso corporativo

Acompanhando a Deriva e a Confiabilidade das Consultas

  • Entendendo a deriva de consultas em produção
  • Monitorando a evolução do esquema e dos dados
  • Detectando anomalias nas consultas do usuário

Instrumentando o Histórico de Consultas

  • Registrando e armazenando o histórico de consultas
  • Utilizando o histórico para auditorias e solução de problemas
  • Aproveitando insights de consultas para melhorias de desempenho

Estruturas de Monitoramento e Observabilidade

  • Integrando com ferramentas e dashboards de monitoramento
  • Métricas para confiabilidade e precisão
  • Processos de alerta e resposta a incidentes

Padrões de Implementação Corporativa

  • 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
  • Próximos recursos para observabilidade corporativa

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento sobre práticas de qualidade e confiabilidade de dados
  • Experiência com SQL e fluxos de trabalho analíticos
  • Familiaridade com ferramentas de monitoramento ou observabilidade

Público-Alvo

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

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