הדאטה הוא המפעל: התפקיד החדש של אנשי הנתונים בשרשרת הערך של AI

• "האנטומיה של הזיה"

ניתוח חי של כשל AI אמיתי, אחורה לאורך הצינור - מהתשובה השגויה, דרך ה-Retrieval, עד לשדה הלא-מתוחזק בבסיס הנתונים. הצבעה חיה: איפה הדאטה שלכם היה נשבר?

• שרשרת הערך החדשה

מתחת למכסה: RAG, וקטורים וסוכנים - הארכיטקטורות שמריצות AI בפרודקשן

• מפת הדפוסים

 ארבע ארכיטקטורות בסיס - RAG, Fine-tuning, Prompt וסוכנים - מתי כל אחת נכונה, מה עלות התחזוקה שלה ולמה רוב הבעיות נפתרות בפשוטה מבין המתאימות.

• RAG לעומק הצינור המלא

חלוקת מסמכים (Chunking), אמבדינגס, אחסון וקטורי, אחזור היברידי (וקטורי + מילות מפתח + מטא-דאטה) והרכבת הקשר.

הדגמה על גבי סטאק Oracle

• סוכנים על דאטה

מה קורה כשנותנים למודל לגשת לכלים - Text-to-SQL, קריאה ל-APIs, תהליכים רב-שלביים.

דפוסי הגנה: הרשאות מדורגות, סכמות מאושרות, Human-in-the-loop.

הדגמה חיה של סוכן שחוקר בסיס נתונים ומפיק תובנה עסקית - כולל המקומות שבהם הוא טועה.

Evaluation ו-Observability למערכות AI - איך בונים סט בדיקה, מודדים דיוק אחזור ונאמנות למקור, ומנטרים סחיפה לאורך זמן. למה "עבד בדמו" הוא לא מדד.

• סיכום ותוצר

"עץ ההחלטה הארכיטקטוני": עמוד אחד שממפה סוג בעיה לדפוס פתרון, לשימוש בישיבת התכנון הבאה.

 סדנת  Blueprint- מתכננים Use Case מבוסס דאטה - מהמקור ועד המדידה 

• עקרון "הדאטה הזמין מנצח".

למה Use Case ראשון בוחרים לפי מוכנות הדאטה ולא לפי גודל החלום.

קריטריונים: מקור נתונים קיים ומתוחזק, בעיה חוזרת, תוצאה מדידה, בעלים עסקי מזוהה.

• • מיפוי נכסי הדאטה
  •  קנבס הארכיטקטורה
  •  תוכנית האיכות והמדידה
  • Design Review מהיר