문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
기간 14 시간
코스 개요
WrenAI의 품질과 관측 가능성 개요
- AI 기반 분석에서 관측 가능성이 중요한 이유
- 자연어에서 SQL 평가 시 발생하는 과제
- 품질 모니터링 프레임워크
자연어에서 SQL 정확성 평가
- 생성된 쿼리에 대한 성공 기준 정의
- 벤치마크 및 테스트 데이터셋 설정
- 평가 파이프라인 자동화
프롬프트 튜닝 기법
- 정확성과 효율성을 위한 프롬프트 최적화
- 튜닝을 통한 도메인 적응
- 엔터프라이즈 사용のための 프롬프트 라이브러리 관리
드리프트 및 쿼리 신뢰성 추적
- 프로덕션 환경에서의 쿼리 드리프트 이해
- 스키마 및 데이터 진화 모니터링
- 사용자 쿼리의 이상 현상 탐지
쿼리 히스토리 인스트루먼테이션
- 쿼리 히스토리 로깅 및 저장
- 감사 및 문제 해결을 위한 히스토리 활용
- 성능 향상을 위한 쿼리 인사이트 활용
모니터링 및 관측 가능성 프레임워크
- 모니터링 도구 및 대시보드와 통합
- 안정성 및 정확성 지표
- 알림 및 사고 대응 프로세스
엔터프라이즈 구현 패턴
- 팀 전체로 확장하는 관측 가능성
- 프로덕션 환경에서 정확성과 성능의 균형 잡기
- AI 출력물에 대한 거버넌스 및 책임 소재
WrenAI의 품질과 관측 가능성의 미래
- AI 기반 자기 교정 메커니즘
- 고급 평가 프레임워크
- 엔터프라이즈 관측 가능성을 위한 예정된 기능
요약 및 다음 단계
요건
- 데이터 품질 및 신뢰성 관행에 대한 이해
- SQL 및 분석 워크플로우 경험
- 모니터링 또는 관측 가능성 도구에 대한 익숙함
대상 청중
- 데이터 신뢰성 엔지니어
- BI 리드
- 분석 QA 전문가
