コース概要

WrenAIにおける品質と観測可能性の概要

  • AI駆動分析における観測可能性の重要性
  • NLからSQL評価の課題
  • 品質監視のフレームワーク

NLからSQL精度の評価

  • 生成クエリの成功基準を定義する
  • ベンチマークとテストデータセットを確立する
  • 評価パイプラインを自動化する

プロンプト調整技術

  • 精度と効率のためのプロンプト最適化
  • 調整を通じたドメインアダプテーション
  • エンタープライズ使用向けのプロンプトライブラリ管理

ドリフトとクエリ信頼性の追跡

  • プロダクションにおけるクエリドリフトの理解
  • スキーマとデータ進化の監視
  • ユーザークエリの異常検出

クエリ履歴のインスツルメンテーション

  • クエリ履歴のロギングと保存
  • 履歴を用いた監査とトラブルシューティング
  • 性能向上のためにクエリインサイトの活用

監視と観測可能性フレームワーク

  • 監視ツールとダッシュボードとの統合
  • 信頼性と精度のメトリクス
  • アラートとインシデント対応プロセス

エンタープライズ実装パターン

  • チーム間での観測可能性の拡大
  • 信頼性とパフォーマンスのバランス
  • AI出力のガバナンスと責任

WrenAIにおける品質と観測可能性の未来

  • AI駆動の自己訂正メカニズム
  • 高度な評価フレームワーク
  • エンタープライズ観測可能性の新機能

まとめと次回のステップ

要求

  • データ品質と信頼性実践の理解
  • SQLと分析ワークフローの経験
  • 監視または観測可能性ツールの知識

対象者

  • データ信頼性エンジニア
  • BIリード
  • 分析のQAプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー