Fondamenti di Osservabilità e Valutazione dell'IA con Braintrust

Costruire applicazioni di IA è facile, ma garantire che funzionino in modo affidabile in produzione è una sfida importante. Questo corso scritto ti introduce ai principi fondamentali dell'osservabilità dell'IA, mostrandoti come tracciare, valutare e perfezionare sistematicamente gli output dei tuoi LLM. Passerete dal supporre come si comporta la vostra IA al misurarne il successo con dati concreti. Imparando a usare Braintrust, acquisirai le competenze per eseguire valutazioni rigorose, versionare i tuoi prompt, confrontare le prestazioni dei modelli e intercettare le regressioni prima che abbiano un impatto sui tuoi utenti. In questo corso, potrai: 1. Comprendere i concetti fondamentali di osservabilità dell'IA, tracciamento e metriche di valutazione. 2. Configurare Braintrust per registrare, tracciare e analizzare gli input e gli output degli LLM in tempo reale. 3. Progettare set di dati di valutazione automatizzati per misurare accuratezza, latenza e costo. 4. Iterare sull'ingegneria dei prompt (prompt engineering) sistematicamente utilizzando il controllo di versione e strumenti di confronto. 5. Confrontare diversi modelli di base (foundation models) per scegliere la soluzione migliore per il tuo caso d'uso specifico. 6. Applicare pattern di osservabilità moderni alle pipeline di Generazione Aumentata da Recupero (RAG). Il corso inizia con definizioni fondamentali della valutazione dell'IA prima di guidarti attraverso guide di implementazione scritte passo dopo passo, flussi di lavoro di prompt playground e strategie di monitoraggio della produzione. Questo corso è progettato per sviluppatori software, aspiranti ingegneri di IA e costruttori di prodotti che sono nuovi all'osservabilità dell'IA; non è richiesta alcuna esperienza precedente con strumenti di valutazione LLM. Inizia a leggere oggi per portare rigore ingegneristico alle tue applicazioni di IA.