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Programa do Curso
Introdução à Qualidade e Observabilidade no WrenAI
- Por que a observabilidade é importante na análise impulsionada por IA
- Desafios na avaliação de NL para SQL
- Frameworks para monitoramento de qualidade
Avaliando a Precisão da 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 de domínio através do ajuste
- Gerenciando bibliotecas de prompts para uso empresarial
Rastreando Deriva e Confiabilidade das Consultas
- Compreendendo a deriva de consultas em produção
- Monitorando a evolução do esquema e dos dados
- Detectando anomalias nas consultas dos usuários
Instrumentação de Histórico de Consulta
- Registrando e armazenando histórico de consulta
- Usando o histórico para auditorias e solução de problemas
- Aproveitando insights de consultas para melhorias de desempenho
Frameworks de Monitoramento e Observabilidade
- Integrando com ferramentas de monitoramento e painéis
- Métricas para confiabilidade e precisão
- Processos de alerta e resposta a incidentes
Padrões de Implementação Empresarial
- Escalando observabilidade entre equipes
- Equilibrando precisão e desempenho em produção
- Governança e responsabilidade para saídas de IA
Futuro da Qualidade e Observabilidade no WrenAI
- Mecanismos de autocorreção impulsionados por IA
- Frameworks avançados de avaliação
- Recursos futuros para observabilidade empresarial
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão das práticas de qualidade e confiabilidade dos 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 análise
14 Horas