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Plan du cours
Introduction à la Qualité et l'Observabilité dans WrenAI
- Pourquoi l'observabilité est importante dans les analyses pilotées par l'IA
- Défis de l'évaluation NL vers SQL
- Cadres pour le suivi de la qualité
Évaluation de la Précision NL vers SQL
- Définir les critères de succès pour les requêtes générées
- Établir des référentiels et jeux de données de test
- Autoriser les pipelines d'évaluation
Techniques de Réglage des Solicitations (Prompts)
- Optimiser les sollicitations pour la précision et l'efficacité
- Adapter le domaine par le réglage
- Gérer les bibliothèques de sollicitations pour une utilisation en entreprise
Suivi du Drift et de la Fiabilité des Requêtes
- Comprendre le dérive des requêtes en production
- Surveiller l'évolution du schéma et des données
- Détecter les anomalies dans les requêtes des utilisateurs
Instrumentation de l'Histoire des Requêtes
- Journalisation et stockage de l'historique des requêtes
- Utiliser l'historique pour les audits et la dépannage
- Tirer parti des insights des requêtes pour améliorer les performances
Suivi et Cadres d'Observabilité
- Intégration avec outils de suivi et tableaux de bord
- Métriques pour la fiabilité et la précision
- Systèmes d'alertes et processus de réponse aux incidents
Modèles de Mise en Œuvre en Entreprise
- Mettre en œuvre l'observabilité à travers les équipes
- Balancer précision et performance en production
- Gouvernance et responsabilité des sorties IA
Avenir de la Qualité et de l'Observabilité dans WrenAI
- Mécanismes de correction auto-déclenchée par l'IA
- Cadres d'évaluation avancés
- Nouvelles fonctionnalités pour l'observabilité en entreprise
Résumé et Prochains Pas
Pré requis
- Une compréhension des pratiques de qualité et fiabilité des données
- Expérience avec les workflows SQL et analytiques
- Familiarité avec les outils de surveillance ou d'observabilité
Cible
- Ingénieurs en fiabilité des données
- Responsables BI
- Professionnels QA pour l'analyse
14 Heures