Formation Qualité et observabilité pour WrenAI : évaluation, ajustement de prompts et supervision

Introduction à la qualité et à l'observabilité dans WrenAI

• L'importance de l'observabilité dans les analyses pilotées par l'IA
• Les défis de l'évaluation du NL vers SQL
• Les cadres de supervision de la qualité

Évaluation de l'exactitude du NL vers SQL

• Définir des critères de succès pour les requêtes générées
• Établir des repères de performance et des jeux de données de test
• Automatiser les pipelines d'évaluation

Techniques d'ajustement de prompts

• Optimiser les prompts pour l'exactitude et l'efficacité
• L'adaptation au domaine par l'ajustement
• La gestion des bibliothèques de prompts pour un usage d'entreprise

Suivi de la dérive et de la fiabilité des requêtes

• Comprendre la dérive des requêtes en production
• La supervision de l'évolution des schémas et des données
• La détection d'anomalies dans les requêtes utilisateur

Instrumentation de l'historique des requêtes

• La journalisation et le stockage de l'historique des requêtes
• L'utilisation de l'historique pour les audits et le dépannage
• L'exploitation des insights des requêtes pour améliorer les performances

Cadres de supervision et d'observabilité

• L'intégration avec les outils de supervision et les tableaux de bord
• Les métriques de fiabilité et d'exactitude
• Les processus d'alerte et de réponse aux incidents

Modèles de mise en œuvre pour les entreprises

• L'extension de l'observabilité entre les équipes
• Le compromis entre exactitude et performance en production
• La gouvernance et la responsabilité des sorties IA

L'avenir de la qualité et de l'observabilité dans WrenAI

• Les mécanismes d'auto-correction pilotés par l'IA
• Les cadres d'évaluation avancés
• Les fonctionnalités à venir pour l'observabilité d'entreprise

Résumé et prochaines étapes