Avaliando o desempenho da IA generativa no Azure AI Studio

Construir um aplicativo de IA generativo é apenas o primeiro passo; garantir que ele forneça respostas precisas, seguras e de alta qualidade é onde o verdadeiro desafio está. Sem uma avaliação estruturada, é impossível saber se o seu copiloto está realmente atendendo às necessidades do usuário ou gerando respostas incorretas. Este curso escrito orienta você pelo processo de avaliação e otimização do desempenho da IA generativa. Você passará de adivinhar o desempenho do seu modelo para usar métricas de avaliação orientadas por dados para medir e melhorar sistematicamente a qualidade das respostas. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de avaliação e por que os testes sistemáticos são essenciais para a IA generativa; configurar execuções de avaliações no Azure AI Studio usando conjuntos de dados de teste; aplicar métricas de desempenho principais, incluindo fundamentação, relevância, coerência e fluência; avaliar a conformidade de segurança, viés e moderação de conteúdo dentro da sua IA Avaliar sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) para garantir a aterramento de dados precisos; Analisar os resultados da avaliação para refinar iterativamente os parâmetros de engenharia e modelo. O curso começa com a terminologia principal e a teoria de avaliação antes de apresentar a configuração prática de pipelines de avaliações no Azure AI Studio. Você aprenderá a interpretar métricas, solucionar problemas de prompts de baixo desempenho e estabelecer um fluxo de trabalho de melhoria contínua. Este curso foi projetado para iniciantes em IA, gerentes de produto e entusiastas da tecnologia que desejam medir o desempenho da IA, sem experiência prévia em ferramentas de avaliação de nuvem. Comece a ler hoje mesmo para criar aplicativos de IA gerativos confiáveis e de alto desempenho nos quais seus usuários podem confiar.