Scorers baseados em código para avaliação de agentes de IA

Ao criar agentes de IA, confiar em testes manuais ou avaliações imprevisíveis de LLM como juiz não é suficiente para garantir software pronto para produção. Para criar sistemas confiáveis, você precisa de verificações automatizadas e determinísticas que sejam executadas em milissegundos. Este curso baseado em texto orienta você através do processo de concepção e implementação de pontuadores baseados em código que validam programaticamente saídas de IA estruturadas. Você aprenderá a escrever scripts precisos que inspecionam respostas de agentes, verificam esquemas de dados e pontuam a correção de saídas complexas, como coordenadas, cargas úteis JSON e propriedades de elementos. Ao estabelecer esses guardrails automatizados, você pode iterar com confiança em seus prompts e modelos sem quebrar a funcionalidade existente. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos da avaliação de IA, incluindo a diferença entre pontuadores heurísticos, baseados em modelos e baseados no código. - Crie scripts de validação para verificar formatos de dados estruturados, verificando chaves essenciais, tipos e restrições de valor. - Aplique esquemas modernos de sugestão de tipo Python e Pydantic para analisar e validar saídas LLM automaticamente. - Crie métricas de pontuação personalizadas para avaliar a integridade estrutural de saídas complexas, como elementos de diagrama e coordenadas aninhadas. - Pratique escrever testes baseados em asserções para integrar ao seu pipeline de testes de IA automatizado. Este curso começa com conceitos fundamentais de avaliações de engenharia de IA antes de orientá-lo através de exercícios práticos de código baseados em texto. Ele é projetado para desenvolvedores de IA iniciantes e engenheiros de software que procuram tornar seus aplicativos LLM robustos e previsíveis. Não é necessária experiência prévia com machine learning avançado. Comece a criar pipelines de avaliação confiáveis e automatizados para seus agentes de IA hoje mesmo.