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코스 개요
WrenAI에서의 품질 관리 및 관측 가능성 개요
- AI 기반 분석 환경에서 관측 가능성이 중요한 이유 /li>
- 자연어를 SQL로 변환하는 과정에서 발생할 수 있는 문제점들 /li>
- 품질 관리 및 모니터링을 위한 프레임워크 소개 /li>
자연어-SQL 변환의 정확도 평가 방법
- 생성된 쿼리에 대한 성공 기준 설정 방안 /li>
- 벤치마크 및 테스트 데이터셋 구축 방법 /li>
- 평가 파이프라인의 자동화 구현 전략 /li>
프롬프트 튜닝 기법 활용법
- 정확도 및 효율성 향상을 위한 프롬프트 최적화 방법 /li>
- 특정 도메인에 맞게 튜닝을 적용하는 방안 /li>
- 기업 환경에서 프롬프트 라이브러리를 효과적으로 관리하는 방법 /li>
쿼리 변화 추적 및 신뢰성 유지 방안
- 운영 환경에서의 쿼리 패턴 변동 현상 이해하기 /li>
- 스키마 및 데이터 구성 변화에 대한 모니터링 전략 /li>
- 사용자 입력된 쿼리에서 이상 징후를 탐지하는 방법 /li>
쿼리 기록 관리 방식
- 쿼리 내역의 로깅 및 저장 기법 /li>
- 감사 및 문제 해결을 위한 과거 데이터 활용법 /li>
- 성능 개선 목적의 쿼리 인사이트 활용 방안 /li>
모니터링 및 관측 가능성 프레임워크 구축법
- 다양한 모니터링 도구 및 대시보드와의 통합 방법 /li>
- 신뢰성과 정확도를 측정하는 지표 선정 방안 /li>
- 이상 발생 시 알림 전송 및 대응 절차 설정법 /li>
기업 환경에서의 구현 사례
- 여러 팀에 걸쳐 관측 가능성을 확장 적용하는 방법 /li>
- 실제 운영 환경에서 정확도와 성능 간 균형 유지 방안 /li>
- AI 생성 결과에 대한 거버넌스 및 책임 관리 전략 /li>
WrenAI의 품질 및 관측 가능성 분야 향후 발전 방향
- AI 기반 자동 수정 기능의 도입 가능성 /li>
- 보다 정교한 평가 체계 구축 전망 /li>
- 기업용 관측 가능성 강화를 위한 신규 기능들 /li>
요약 및 향후 실행 방향
요건
- 데이터 품질 및 신뢰성 관리에 대한 기초 지식 /li>
- SQL 활용 경험 및 분석 업무 수행 이력 /li>
- 모니터링 또는 관측 가능성 도구 사용 경험 /li>
수강 대상
- 데이터 신뢰성 엔지니어 /li>
- BI 담당 리더 /li>
- 분석 관련 품질 보증 전문가 /li>
14 시간
