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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