Cursusaanbod

Inleiding tot Kwaliteit en Observabiliteit in WrenAI

  • Waarom observabiliteit belangrijk is in AI-gestuurde analyse
  • Uitdagingen bij NL naar SQL-evaluatie
  • Kaders voor kwaliteitsmonitoring

Evaluatie van de nauwkeurigheid van NL naar SQL

  • Succescriteria definiëren voor gegenereerde queries
  • Benchmarking en testsets opstellen
  • Evaluatiepipelines automatiseren

Prompt Tuning Technieken

  • Prompts optimaliseren voor nauwkeurigheid en efficiëntie
  • Domeinadaptatie via tuning
  • Promptbibliotheken beheren voor bedrijfsgebruik

Drift en Querybetrouwbaarheid Volgen

  • Querydrift in productie begrijpen
  • Schema en datavolgende monitoren
  • Afwijkingen in gebruikersqueries detecteren

Querygeschiedenis Instrumenteren

  • Querygeschiedenis loggen en opslaan
  • Geschiedenis gebruiken voor audits en probleemoplossing
  • Query-insights benutten voor prestatieverbeteringen

Monitoring en Observabiliteitskaders

  • Integratie met monitoringtools en dashboards
  • Metriken voor betrouwbaarheid en nauwkeurigheid
  • Alerts en incidentreactieproces

Implementatiepatronen voor Bedrijven

  • Observabiliteit schalen over teams heen
  • Accuratesse en prestaties in productie balanceren
  • Governance en verantwoording voor AI-uitgangen

Toekomst van Kwaliteit en Observabiliteit in WrenAI

  • AI-gestuurde zelfcorrectiemechanismen
  • Geavanceerde evaluatiekaders
  • Aankomende functies voor observabiliteit in bedrijven

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Een begrip van praktijken voor gegevenskwaliteit en betrouwbaarheid
  • Ervaring met SQL en analytische workflows
  • Kennis van monitoring- of observabiliteitsinstrumenten

Publiek

  • Data-reliability engineers
  • BI leads
  • QA-professionals voor analytics
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën