Eğitim İçeriği

WrenAI'da Kalite ve Gözlemleme Giriş

  • Neden gözlemleme AI-tabanlı analizlerde önemlidir?
  • NL to SQL değerlendirme içindeki zorluklar
  • Kalite izleme için çerçeveler

NL to SQL Doğruluğunu Değerlendirme

  • Üretilen sorgular için başarı kriterlerini tanımlama
  • Bağlantı noktalarını ve test veri kümelerini kurma
  • Değerlendirme boru hattlarını otomatikleştirme

Anahtar Söz Tunlama Teknikleri

  • Tepki verileri için doğruluk ve etkinlik optimizasyonu
  • Özellik uyarlaması yoluyla alan adaptasyonu
  • Kurumsal kullanım için anahtar söz kütüphanelerini yönetme

Düşey Yöneldiğini ve Sorgu Güvenilirliğini Izleme

  • Üretimde sorgu düşey yöneldiğini anlama
  • Sema ve veri evrimini izleme
  • Kullanıcı sorgularındaki anomali tespiti

Sorgu Geçmişi için Araçlandırma

  • Sorgu geçmişi kaydetme ve saklama
  • Geçmiş izinizi denetimler ve sorun gidermeye kullanma
  • Performans iyileştirmeleri için sorgu bilgilerini kullanma

Gözlemleme Çerçeveleri ile İzleme

  • İzleme araçları ve panolarıyla tümleştirme
  • Güvenilirlik ve doğruluk için ölçüm birimleri
  • Bildirimler ve olay yanıt süreçleri

Kurumsal Uygulama Örüntüleri

  • Takımlar arasında gözlemleme ölçeklendirilmesi
  • Üretimde doğruluk ve performans dengesizliği
  • Akış kanalları çıktıları için idari düzenleme ve hesap verebilirlik

WrenAI'da Kalite ve Gözlemleme Geleceği

  • AI tabanlı kendi düzelme mekanizmaları
  • Gelişmiş değerlendirme çerçeveleri
  • Kurumsal gözlemleme için yaklaşan özellikler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Veri kalitesi ve güvenilirlik uygulamaları hakkında bilgi
  • SQL ve analiz akışları ile deneyim
  • Öngörü veya izleme araçlarıyla tanışıklık

Kitle

  • Veri güvenilirliği mühendisleri
  • BI liderleri
  • Analitikler için QA uzmanları
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler