Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Por qué la observabilidad es crucial en los análisis impulsados por IA
  • Desafíos en la evaluación de la conversión de lenguaje natural a SQL
  • Marcos de trabajo para el monitoreo de la calidad

Evaluación de la Precisión de la Conversión de Lenguaje Natural a SQL

  • Definición de criterios de éxito para las consultas generadas
  • Establecimiento de puntos de referencia y conjuntos de datos de prueba
  • Automatización de pipelines de evaluación

Técnicas de Ajuste de Prompts

  • Optimización de prompts para mejorar la precisión y eficiencia
  • Adaptación a dominios específicos mediante ajuste
  • Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial

Seguimiento de la Deriva y Confiabilidad de las Consultas

  • Comprensión de la deriva de consultas en entornos de producción
  • Monitoreo de la evolución del esquema y los datos
  • Detección de anomalías en las consultas de los usuarios

Instrumentación del Historial de Consultas

  • Registro y almacenamiento del historial de consultas
  • Uso del historial para auditorías y resolución de problemas
  • Aprovechamiento de las perspectivas obtenidas de las consultas para mejorar el rendimiento

Marcos de Monitoreo y Observabilidad

  • Integración con herramientas y paneles de monitoreo
  • Métricas de confiabilidad y precisión
  • Procesos de alerta y respuesta a incidentes

Patrones de Implementación Empresarial

  • Escalamiento de la observabilidad entre equipos
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento en producción
  • Gobernanza y responsabilidad sobre los resultados generados por IA

Futuro de la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
  • Marcos de evaluación avanzados
  • Nuevas funcionalidades para la observabilidad empresarial

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de datos
  • Experiencia con flujos de trabajo de SQL y análisis
  • Conocimiento previo de herramientas de monitoreo u observabilidad

Público objetivo

  • Ingenieros de confiabilidad de datos
  • Líderes de inteligencia de negocios (BI)
  • Profesionales de aseguramiento de calidad para análisis de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas