Braintrust ile Yapay Zeka Gözlemlenebilirliği ve Değerlendirme Temelleri

Yapay zeka uygulamaları oluşturmak kolaydır, ancak üretim ortamında güvenilir bir şekilde çalıştıklarından emin olmak büyük bir zorluktur. Bu yazılı kurs, sizi yapay zeka gözlemlenebilirliğinin temel prensipleriyle tanıştırır ve LLM çıktılarınızı sistematik olarak nasıl izleyeceğinizi, değerlendireceğinizi ve iyileştireceğinizi gösterir. Yapay zekanızın nasıl performans gösterdiğini tahmin etmekten, başarısını somut verilerle ölçmeye geçeceksiniz. Braintrust'ı nasıl kullanacağınızı öğrenerek, titiz değerlendirmeler yapma, istemlerinizi (prompt) versiyonlama, model performansını karşılaştırma ve kullanıcılarınızı etkilemeden önce regresyonları yakalama becerilerini kazanacaksınız. Bu kursta şunları yapacaksınız: 1. Yapay zeka gözlemlenebilirliği, izleme (tracing) ve değerlendirme metriklerinin temel kavramlarını anlayın. 2. LLM girdi ve çıktılarını gerçek zamanlı olarak kaydetmek, izlemek ve analiz etmek için Braintrust'ı yapılandırın. 3. Doğruluğu (accuracy), gecikmeyi (latency) ve maliyeti ölçmek için otomatik değerlendirme veri kümeleri tasarlayın. 4. Versiyon kontrolü ve karşılaştırma araçlarını kullanarak istem mühendisliğini (prompt engineering) sistematik olarak yineleyin. 5. Belirli kullanım durumunuza en uygun olanı seçmek için farklı temel modelleri (foundation models) karşılaştırın. 6. Retrieval-Augmented Generation (RAG) işlem hatlarına modern gözlemlenebilirlik desenlerini uygulayın. Kurs, yapay zeka değerlendirmesinin temel tanımlarıyla başlar ve ardından sizi yazılı adım adım uygulama kılavuzları, istem oyun alanı (prompt playground) iş akışları ve üretim izleme stratejileri aracılığıyla yönlendirir. Bu kurs, yapay zeka gözlemlenebilirliği konusunda yeni olan yazılım geliştiriciler, yapay zeka mühendisi adayları ve ürün geliştiricileri için tasarlanmıştır; LLM değerlendirme araçlarıyla ilgili önceden deneyim gerekmemektedir. Yapay zeka uygulamalarınıza mühendislik titizliği katmak için bugün okumaya başlayın.