Đánh giá Tác nhân AI: Tối ưu Hiệu suất với Thử nghiệm có Cấu trúc

Xây dựng một tác nhân AI chỉ là bước đầu tiên; thách thức thực sự nằm ở việc làm cho đầu ra của nó đáng tin cậy, hiệu quả về chi phí và chính xác một cách nhất quán. Nếu không có thử nghiệm có cấu trúc, việc tối ưu hóa các lời nhắc và công cụ của tác nhân của bạn chỉ là phỏng đoán. Khóa học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn các nguyên tắc nền tảng để đánh giá và tối ưu hóa các tác nhân AI. Bạn sẽ học cách chuyển từ thử nghiệm ngẫu hứng sang các thử nghiệm có hệ thống, dựa trên bằng chứng để theo dõi chi phí, độ trễ và chất lượng. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu thuật ngữ đánh giá nền tảng và cơ chế cốt lõi của hành vi tác nhân AI - Thiết kế các chỉ số đánh giá mạnh mẽ và thang điểm phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn - Áp dụng quy trình làm việc dựa trên Git để theo dõi các thay đổi lời nhắc và chạy thử nghiệm một cách có hệ thống - Triển khai các mẫu đánh giá hiện đại, bao gồm LLM-as-a-judge và các quy trình thử nghiệm tự động cơ bản - Phân tích sự đánh đổi giữa chi phí, độ trễ và chất lượng để đưa ra các quyết định tối ưu hóa sáng suốt - Thực hành đánh giá độ chính xác của retrieval-augmented generation (RAG) và sử dụng công cụ thông qua các kịch bản bằng văn bản Khóa học bắt đầu với các định nghĩa thiết yếu và phương pháp thử nghiệm cốt lõi trước khi hướng dẫn bạn thông qua các ví dụ văn bản thực tế, các đoạn mã và các bài tập viết có cấu trúc. Bạn sẽ tiến từ chấm điểm thủ công đến thiết kế các quy trình đánh giá tự động phù hợp liền mạch với quy trình làm việc phát triển. Khóa học này được thiết kế cho các nhà phát triển, quản lý sản phẩm và những người đam mê AI còn mới với việc đánh giá AI và muốn xây dựng các hệ thống đáng tin cậy. Không yêu cầu nền tảng học máy nâng cao. Bắt đầu xây dựng các tác nhân AI đáng tin cậy, hiệu quả và có thể dự đoán hơn ngay hôm nay.