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

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën