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

Próximas Formações Provisórias

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