Fundamenty Inżynierii AI: Ewaluacja Diagramów i Evaluatory Wyjścia (Output Scorers)

Budowanie aplikacji AI jest łatwe, ale zapewnienie, że konsekwentnie generują one niezawodne, wysokiej jakości wyniki, stanowi duże wyzwanie inżynieryjne. Systematyczna ewaluacja jest kluczem do przejścia od nieprzewidywalnych promptów do gotowych do produkcji systemów AI. W tym kursie poznasz podstawowe zasady ewaluacji w inżynierii AI, ze szczególnym uwzględnieniem przepływów ewaluacyjnych opartych na diagramach oraz evaluatorów wyjścia (output scorers). Odkryjesz, jak śledzić wydajność, konfigurować rygorystyczne przypadki testowe i udoskonalać swoje prompty na podstawie ustrukturyzowanych, powtarzalnych metryk. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz podstawowe pojęcia ewaluacji AI i dowiesz się, dlaczego systematyczne testowanie jest niezbędne dla aplikacji LLM. - Skonfigurujesz potoki ewaluacyjne oparte na diagramach, aby mapować i testować złożone, wielokrokowe przepływy pracy AI. - Wdrożysz evaluatory wyjścia (output scorers), aby automatycznie oceniać i walidować odpowiedzi LLM. - Zaprojektujesz solidne przypadki testowe skierowane na konkretne tryby awarii i przypadki brzegowe w Twoich promptach. - Zastosujesz nowoczesne wzorce ewaluacji, w tym LLM-as-a-judge oraz walidację ustrukturyzowanego wyjścia. - Przeanalizujesz metryki ewaluacyjne, aby wprowadzać ulepszenia w swoim potoku inżynierii AI oparte na danych. Kurs rozpoczyna się od podstawowego nazewnictwa i filozofii testowania AI, a następnie prowadzi Cię krok po kroku przez wdrożenie niestandardowych evaluatorów wyjścia. Przeanalizujesz praktyczne przykłady i wzorce kodowe zaprojektowane tak, aby Twoje systemy AI były niezawodne i przewidywalne. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów AI, programistów i projektantów promptów, którzy chcą wyjść poza testowanie ręczne. Nie jest wymagane zaawansowane wykształcenie z zakresu machine learning. Zacznij budować bardziej niezawodne systemy AI już dziś, opanowując fundamenty nowoczesnej ewaluacji AI.