Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot kwaliteit en observabiliteit binnen WrenAI

  • Waarom observabiliteit belangrijk is bij AI-gestuurde analyseprocessen /li>
  • Uitdagingen bij het evalueren van conversies van natuurlijke taal naar SQL /li>
  • Kaderwerken voor kwaliteitsmonitoring /li>

Evaluatie van de nauwkeurigheid bij conversie naar SQL

  • Het bepalen van succescriteria voor gegenereerde queries /li>
  • Het opstellen van referentiewaarden en testdatasets /li>
  • Automatisering van evaluatieprocessen /li>

Prompt-tuningtechnieken

  • Het optimaliseren van prompts voor hogere nauwkeurigheid en efficiëntie /li>
  • Aanpassing aan specifieke domeinen via tuning /li>
  • Het beheren van promptbibliotheken voor gebruik binnen een bedrijfskader /li>

Tracking van afwijkingen en betrouwbaarheid van queries

  • Hoe veranderingen in querygedrag zich voordoen in productieomgevingen /li>
  • Het monitoren van evoluties binnen schema's en databronnen /li>
  • Het opsporen van ongebruikelijke patronen in gebruikersqueries /li>

Registratie en bewaring van queryhistorie

  • Het loggen en opslaan van historische querygegevens /li>
  • Het gebruik van deze gegevens voor controles en probleemoplossing /li>
  • Hoe inzichten uit querygeschiedenis kunnen leiden tot betere prestaties /li>

Monitoring- en observabiliteitskaderwerken

  • Integratie met monitoringtools en dashboards /li>
  • Metingen voor betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van systemen /li>
  • Protocollen voor waarschuwingen en incidentrespons /li>

Implementatiepatronen binnen bedrijven

  • Het schaalbaar maken van observabiliteit over diverse teams heen /li>
  • Evenwicht vinden tussen nauwkeurigheid en systeemprestaties in productieomgevingen /li>
  • Bestuur en verantwoordelijkheidsregelingen betreffende AI-outputs /li>

Toekomstperspectieven voor kwaliteit en observabiliteit bij WrenAI

  • AI-gestuurde zelfcorrectiemethoden om fouten te verminderen /li>
  • Nieuwe, geavanceerde evaluatiekaderwerken /li>
  • Toekomstige functies gericht op verbeterde bedrijfsmatige observabiliteit /li>

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Kennis van kwaliteits- en betrouwbaarheidsaspecten binnen dataverwerking /li>
  • Ervaring met SQL en analyseworkflows /li>
  • Vertrouwdheid met monitoring- of observabiliteitsgereedschappen /li>

Doelgroep

  • Data-betrouwbaarheidsingenieurs /li>
  • Leiders binnen BI-afdelingen /li>
  • QA-professionals gespecialiseerd in data-analyse /li>
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën