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Temario del curso

Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI

  • Importancia de la observabilidad en las analíticas impulsadas por IA
  • Desafíos en la evaluación de NL a SQL
  • Frameworks para el monitoreo de calidad

Evaluación de la precisión de NL a SQL

  • Definición de criterios de éxito para las consultas generadas
  • Establecimiento de puntos de referencia y conjuntos de pruebas
  • Automatización de pipelines de evaluación

Técnicas de ajuste de prompts

  • Optimización de prompts para precisión y eficiencia
  • Adaptación al dominio mediante el ajuste fino
  • Gestión de bibliotecas de prompts para entornos empresariales

Seguimiento de la deriva y confiabilidad de las consultas

  • Comprensión de la deriva de consultas en producción
  • Monitoreo de la evolución del esquema y los datos
  • Detección de anomalías en las consultas de usuarios

Instrumentación del historial de consultas

  • Registro y almacenamiento del historial de consultas
  • Uso del historial para auditorías y resolución de problemas
  • Aprovechamiento de las perspectivas sobre consultas para mejorar el rendimiento

Frameworks de monitoreo y observabilidad

  • Integración con herramientas de monitoreo y paneles de control
  • Métricas para confiabilidad y precisión
  • Procesos de alerta y respuesta ante incidentes

Patrones de implementación empresarial

  • Escalamiento de la observabilidad entre equipos
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento en entornos productivos
  • Gobernanza y rendición de cuentas sobre los resultados de IA

El futuro de la calidad y observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección basados en IA
  • Frameworks avanzados de evaluación
  • Próximas características para observabilidad empresarial

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de datos
  • Experiencia con flujos de trabajo de SQL y analítica
  • Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de confiabilidad de datos
  • Líderes de BI (Business Intelligence)
  • Profesionales de QA especializados en analítica
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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