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Temario del curso

Introducción a la calidad y observabilidad en WrenAI

  • La importancia de la observabilidad en entornos de análisis asistidos por IA /li>
  • Obstáculos principales a la hora de evaluar consultas generadas desde lenguaje natural /li>
  • Modelos conceptuales para controlar y monitorear la calidad /li>

Evaluación de la precisión en consultas generadas a partir del lenguaje natural

  • Criterios adecuados para determinar el éxito de las consultas generadas /li>
  • Diseño y definición de bases de datos de prueba y referencias comparativas /li>
  • Automatización de procesos de evaluación /li>

Técnicas para el ajuste óptimo de prompts

  • Optimización de los prompts para alcanzar mayor precisión y eficiencia /li>
  • Adaptación del sistema a distintos ámbitos mediante el ajuste de prompts /li>
  • Gestión sistemática de repositorios de prompts en contextos empresariales /li>

Detección y seguimiento del cambio de comportamiento en consultas

  • Análisis de cómo evolucionan las consultas una vez desplegadas en producción /li>
  • Monitorización continua del esquema de datos y su propia evolución /li>
  • Identificación oportuna de patrones anómalos en las peticiones realizadas por los usuarios /li>

Registro estructurado del historial de consultas

  • Archivado y seguimiento adecuados del histórico de consultas generadas /li>
  • Aprovechamiento del registro para auditorías o la resolución de incidencias /li>
  • Extracción de información útil para el perfeccionamiento global del sistema /li>

Frameworks de monitorización y observabilidad aplicados

  • Integración práctica con paneles y herramientas propias de la monitorización /li>
  • Identificación e implementación de métricas relevantes en materia de fiabilidad y exactitud /li>
  • Estructuración de procedimientos destinados a la detección temprana de anomalías y respuesta a incidentes /li>

Patrones implementables para escenarios empresariales complejos

  • Extensión escalable de sistemas de observabilidad al abarcar distintos equipos técnicos /li>
  • Búsqueda del equilibrio idóneo entre precisión operativa y óptimo rendimiento en entornos reales /li>
  • Mecanismos destinados a establecer responsabilidad sobre los resultados generados por la IA /li>

Tendencias futuras en la observabilidad y calidad de WrenAI

  • Desarrollo de mecanismos inteligentes capaces de autorregularse tras detectar errores /li>
  • Creación e implementación de nuevos marcos avanzados para la evaluación /li>
  • Introducción prevista de módulos específicos orientados a escenarios empresariales complejos /li>

Resumen y pasos posteriores recomendados

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre calidad de datos y prácticas orientadas a la fiabilidad /li>
  • Experiencia en el uso de SQL y flujos de trabajo analíticos /li>
  • Familiaridad con herramientas de monitorización u observabilidad /li>

Público objetivo

  • Ingenieros especializados en fiabilidad de datos /li>
  • Líderes de proyectos de Business Intelligence /li>
  • Profesionales del control de calidad en el ámbito analítico /li>
 14 Horas

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