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

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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