Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI

  • Por qué es importante la observabilidad en la analítica impulsada por IA
  • Desafíos en la evaluación de NL a SQL
  • Marcos de trabajo 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 (benchmarks) y conjuntos de datos de prueba
  • Automatización de tuberías de evaluación (pipelines)

Técnicas de ajuste de prompts

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

Seguimiento de la deriva y confiabilidad de las consultas

  • Comprensión de la deriva (drift) 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 (troubleshooting)
  • Aprovechamiento de las insights de las consultas para mejoras de rendimiento

Marcos de trabajo de monitoreo y observabilidad

  • Integración con herramientas de monitoreo y paneles de control (dashboards)
  • Métricas para confiabilidad y precisión
  • Procesos de alertas y respuesta a incidentes

Patrones de implementación empresarial

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

Futuro de la calidad y observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección impulsados por 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 analítica
  • Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de confiabilidad de datos
  • Líderes de Inteligencia de Negocios (BI)
  • Profesionales de QA para analítica
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas