Dasar-Dasar AI Engineering: Evaluasi Diagram dan Output Scorer

Membangun aplikasi AI itu mudah, tetapi memastikan aplikasi tersebut menghasilkan hasil yang andal dan berkualitas tinggi secara konsisten adalah tantangan rekayasa yang besar. Evaluasi sistematis adalah kunci untuk bertransisi dari prompt yang tidak dapat diprediksi menjadi sistem AI yang siap untuk produksi. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari prinsip-prinsip inti dari evaluasi AI engineering, dengan fokus pada alur evaluasi berbasis diagram dan output-based scorer. Anda akan menemukan cara melacak performa, menyiapkan kasus uji yang ketat, dan menyempurnakan prompt Anda berdasarkan metrik yang terstruktur dan terulang. Yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep dasar evaluasi AI dan mengapa pengujian sistematis sangat penting untuk aplikasi LLM. - Mengonfigurasi pipeline evaluasi berbasis diagram untuk memetakan dan menguji alur kerja AI multi-langkah yang kompleks. - Mengimplementasikan output-based scorer untuk menilai dan memvalidasi respons LLM secara otomatis. - Merancang kasus uji yang andal yang menargetkan mode kegagalan tertentu dan edge case dalam prompt Anda. - Menerapkan pola evaluasi modern, termasuk LLM-as-a-judge dan validasi structured output. - Menganalisis metrik evaluasi untuk membuat peningkatan berbasis data pada pipeline AI engineering Anda. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan filosofi pengujian AI sebelum memandu Anda melalui implementasi langkah demi langkah dari custom evaluation scorer. Anda akan membaca contoh-contoh praktis dan menganalisis pola kode yang dirancang untuk membuat sistem AI Anda andal dan dapat diprediksi. Kursus ini dirancang untuk AI engineer pemula, pengembang perangkat lunak, dan perancang prompt yang ingin melangkah lebih jauh dari pengujian manual. Tidak diperlukan latar belakang machine learning tingkat lanjut. Mulailah membangun sistem AI yang lebih andal hari ini dengan menguasai dasar-dasar evaluasi AI modern.