Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la Calidad y Observabilidad en WrenAI
- Por qué importa la observabilidad en el análisis impulsado por IA
- Desafíos en la evaluación de NL a SQL
- Frameworks 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 de dominio mediante ajuste
- Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial
Seguimiento de Desviaciones y Confiabilidad de 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 usuarios
Instrumentación del Historial de Consultas
- Registro y almacenamiento del historial de consultas
- Uso del historial para auditorías y resolución de problemas
- Aprovechamiento de las percepciones (insights) de las consultas para mejoras de rendimiento
Frameworks de Monitoreo y Observabilidad
- Integración con herramientas de monitoreo y paneles de control
- Métricas para confiabilidad y precisión
- Procesos de alertas y respuesta a incidentes
Patrones de Implementación Empresarial
- Escalamiento de la observabilidad entre equipos
- Equilibrio entre precisión y rendimiento en producción
- Gobernanza y responsabilidad por las salidas de IA
El Futuro de la Calidad y Observabilidad en WrenAI
- Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
- Frameworks avanzados de evaluación
- Próximas funciones para la observabilidad empresarial
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de datos
- Experiencia con SQL y flujos de trabajo de análisis
- Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad
Público Objetivo
- Ingenieros de confiabilidad de datos
- Líderes de BI (Business Intelligence)
- Profesionales de QA (Aseguramiento de Calidad) para análisis
14 Horas