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코스 개요
WrenAI의 품질과 관찰성 소개
- AI 기반 분석에서 관찰성이 중요한 이유
- 자연어를 SQL로 변환 평가의 어려움
- 품질 모니터링을 위한 프레임워크
자연어를 SQL 정확성 평가
- 생성된 쿼리에 대한 성공 기준 정의
- 벤치마크 및 테스트 데이터셋 설정
- 평가 파이프라인 자동화
프롬프트 조정 기술
- 정확성과 효율성을 위한 프롬프트 최적화
- 튜닝을 통한 도메인 적응
- 기업 사용을 위한 프롬프트 라이브러리 관리
드리프트 및 쿼리 신뢰성 추적
- 프로덕션에서의 쿼리 드리프트 이해
- 스키마 및 데이터 진화 모니터링
- 사용자 쿼리의 이상 탐지
쿼리 이력 인스트루먼트화
- 쿼리 이력을 로깅 및 저장
- 감사 및 문제 해결을 위한 이력 활용
- 성능 개선을 위한 쿼리 인사이트 활용
모니터링 및 관찰성 프레임워크
- 모니터링 도구 및 대시보드와의 통합
- 신뢰성과 정확성을 위한 지표
- 경고 및 사고 대응 프로세스
기업 구현 패턴
- 팀 간 관찰성 확장
- 프로덕션에서의 정확성과 성능 균형
- AI 출력에 대한 거버넌스 및 책임
WrenAI의 품질과 관찰성의 미래
- AI 기반 자동 교정 메커니즘
- 고급 평가 프레임워크
- 기업 관찰성용 신규 기능
요약 및 다음 단계
요건
- 데이터 품질 및 신뢰성 실천에 대한 이해
- SQL 및 분석 워크플로우 경험
- 모니터링 또는 관찰성 도구에 대한 익숙함
대상자
- 데이터 신뢰성 엔지니어
- BI 리드
- 분석 QA 전문가
14 시간