Bewertung der Leistung von generativer KI in Azure AI Studio

Die Entwicklung einer generativen KI-Anwendung ist nur der erste Schritt. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass sie genaue, sichere und qualitativ hochwertige Antworten liefert. Ohne strukturierte Auswertung ist es unmöglich zu wissen, ob Ihr Co-Pilot wirklich die Bedürfnisse der Nutzer erfüllt oder falsche Antworten generiert. Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch den Prozess der Bewertung und Optimierung der generativen KI-Leistung. Sie werden nicht mehr nur erraten, wie gut Ihr Modell funktioniert, sondern datengesteuerte Auswertungsmetriken verwenden, um die Antwortqualität systematisch zu messen und zu verbessern. Was Sie lernen: Grundlegende Evaluierungskonzepte verstehen und warum systematische Tests für generative KI entscheidend sind; Konfigurieren von Evaluirungsausführungen in Azure AI Studio mithilfe von Testdatensätzen; Anwenden wichtiger Leistungsmetriken, einschließlich Groundedness, Relevanz, Kohärenz und Fluency; Bewerten der Sicherheit, der Verzerrung und der Einhaltung der Inhaltsmoderation in Ihrer KI Evaluieren von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG), um eine genaue Datengrundlage zu gewährleisten; Analysieren von Evaluierungsergebnissen, um die Prompt-Engineering- und Modellparameter iterativ zu verfeinern. Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie und der Evaluierungstheorie, bevor Sie die praktische Einrichtung von Evaluirungspipelines in Azure AI Studio durchlaufen. Sie lernen, Metriken zu interpretieren, leistungsschwache Eingabeaufforderungen zu beheben und einen kontinuierlichen Verbesserungsworkflow einzurichten. Dieser Kurs richtet sich an KI-Entwickler, Produktmanager und Technologie-Enthusiasten, die die KI-Leistung messen möchten, ohne dass Vorkenntnisse in Cloud-Evaluierungstools erforderlich sind. Lesen Sie noch heute weiter, um zuverlässige, leistungsstarke generative KI-Anwendungen zu erstellen, denen Ihre Benutzer vertrauen können.