Avaliando aplicativos LLM: Fundamentos de AI Evals e Contexto

Construir aplicativos LLM é fácil, mas garantir que eles gerem saídas confiáveis e de alta qualidade é um dos desafios mais difíceis na engenharia de IA hoje. Para preencher essa lacuna, os desenvolvedores modernos dependem de avaliações sistemáticas (evals) e integração de contexto rico. Este curso orienta você através dos princípios fundamentais da avaliação de IA, mostrando como estabelecer métricas de linha de base, alimentar o contexto do espaço de trabalho relevante para seus modelos e interpretar as pontuações de avaliação como feedback direcional para orientar seu desenvolvimento. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia fundamental da avaliação de IA e os benchmarks de LLM - Configure entradas ricas em contexto para melhorar a precisão e a relevância do modelo - Crie critérios de avaliação personalizados para testar os objetivos específicos da sua aplicação - Interpretar as métricas de avaliação como indicadores direcionais em vez de pontuações absolutas - Aplique fluxos de trabalho de teste iterativos para refinar prompts do sistema e padrões de recuperação - Analise os modos de falha comuns nas saídas do LLM para depurar sistematicamente seu sistema O curso começa com a terminologia-chave e a teoria central das avaliações de IA antes de passar para os passos práticos baseados em texto que mostram como estruturar o contexto e analisar as métricas de desempenho. Este curso foi projetado para engenheiros de IA iniciantes, desenvolvedores de software e construtores de produtos que desejam tornar seus sistemas de IA mais confiáveis, sem necessidade de experiência prévia em avaliação. Comece a ler hoje para criar uma abordagem rigorosa e orientada por métricas para o seu fluxo de trabalho de engenharia de IA.