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Temario del curso

Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI

  • Importancia de la observabilidad en el análisis impulsado por IA
  • Desafíos en la evaluación de lenguaje natural a SQL
  • Marcos para el monitoreo de calidad

Evaluación de la precisión de lenguaje natural a SQL

  • Definición de criterios de éxito para las consultas generadas
  • Establecimiento de líneas base y conjuntos de datos de prueba
  • Automatización de pipelines de evaluación

Técnicas de ajuste de prompts

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

Seguimiento de la deriva y confiabilidad de las consultas

  • Comprensión de la deriva de las 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 resolución de problemas
  • Aprovechamiento de la información sobre las consultas para mejoras de rendimiento

Marcos de monitoreo y observabilidad

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

Patrones de implementación empresarial

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

El futuro de la calidad y observabilidad en WrenAI

  • Mecanismos de autocorrección impulsados por IA
  • Marcos avanzados de evaluación
  • Próximas funciones para la observabilidad empresarial

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las prácticas de calidad y confiabilidad de los datos
  • Experiencia con flujos de trabajo de SQL y análisis
  • Familiaridad con herramientas de monitoreo u observabilidad

Público objetivo

  • Ingenieros de confiabilidad de datos
  • Líderes de Business Intelligence (BI)
  • Profesionales de aseguramiento de calidad (QA) para análisis
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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