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Temario del curso
Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI
- Por qué la observabilidad es clave en la analítica impulsada 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 al dominio mediante el ajuste fino.
- Gestión de bibliotecas de prompts para uso empresarial.
Seguimiento de la deriva y confiabilidad de las consultas
- Comprensión de la deriva 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 resolución de problemas.
- Aprovechamiento de los datos de las consultas para mejoras de rendimiento.
Frameworks de monitoreo y observabilidad
- Integración con herramientas de monitoreo y dashboards.
- Métricas para confiabilidad y precisión.
- Procesos de alerta y respuesta a incidentes.
Patrones de implementación empresarial
- Escalamiento 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.
- Frameworks avanzados de evaluación.
- Próximas características 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 BI (Business Intelligence).
- Profesionales de QA para analítica.
14 Horas
