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Temario del curso

Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Por qué la observabilidad es importante en el análisis basado en IA
  • Desafíos en la evaluación de NL a SQL
  • Marcos 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 datos de prueba
  • Automatización de pipelines de evaluación

Técnicas de Ajuste de Prompts

  • Optimización de prompts para precisión y eficiencia
  • Adaptación al dominio mediante el ajuste
  • Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial

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 los usuarios

Instrumentación del Historial de Consultas

  • Registro y almacenamiento del historial de consultas
  • Uso del historial para auditorías y solución de problemas
  • Aprovechamiento de los conocimientos derivados de las consultas para mejoras de rendimiento

Marcos de Monitoreo y Observabilidad

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

Patrones de Implementación Empresarial

  • Escalado de la observabilidad entre equipos
  • Equilibrio entre precisión y rendimiento en producción
  • Gobernanza y responsabilidad por las salidas de IA

Futuro de la Calidad y Observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección basados en IA
  • Marcos de evaluación avanzados
  • Próximas funciones para la 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 análisis
  • Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad

Público Objetivo

  • Ingenieros de confiabilidad de datos
  • Líderes de BI (Business Intelligence)
  • Profesionales de QA para análisis
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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