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-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