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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