Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Kwaliteit en Observabiliteit in WrenAI
- Waarom observabiliteit belangrijk is in AI-gebaseerde analytics
- Uitdagingen bij NL naar SQL-evaluatie
- Frameworks voor kwaliteitsmonitoring
Evaluatie van NL naar SQL-nauwkeurigheid
- Definiëren van succescriteria voor gegenereerde queries
- Vestigen van benchmarks en testdatasets
- Automatisering van evaluatiepipelines
Prompt Tuning Technieken
- Optimaliseren van prompts voor nauwkeurigheid en efficiëntie
- Domeinadaptatie door tuning
- Beheren van promptbibliotheken voor enterprise-gebruik
Volgen van Afwijking en Querybetrouwbaarheid
- Inzicht krijgen in queryafwijking in productie
- Monitor schema- en dataevolutie
- Anomalies in gebruikersqueries detecteren
Instrumentering van Queryhistorie
- Loggen en opslaan van queryhistorie
- Gebruik maken van geschiedenis voor audits en probleemoplossing
- Inzicht gebruiken voor prestatieverhogingen
Monitoring- en Observabiliteitframeworks
- Integreren met monitoringtools en dashboards
- Metrieken voor betrouwbaarheid en nauwkeurigheid
- Alarmering en incidentresponderingsprocessen
Enterprise Implementatiepatronen
- Observabiliteit schalen over teams
- Balanceren van nauwkeurigheid en prestaties in productie
- Governance en accountability voor AI-outputs
Toekomst van Kwaliteit en Observabiliteit in WrenAI
- AI-gestuurde zelfcorrectie-mechanismen
- Geavanceerde evaluatieframeworks
- Aankomende functies voor enterprise-observabiliteit
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Een begrip van datakwaliteit en betrouwbaarheidspraktijken
- Ervaring met SQL en analytics workflows
- Vertrouwdheid met monitoring- of observabiliteitstools
Doelgroep
- Data betrouwbaarheid ingenieurs
- BI leads
- QA-professionals voor analytics
14 Uren