Ocena agenta AI: optymalizacja wydajności za pomocą uporządkowanych eksperymentów

Stworzenie agenta AI to tylko pierwszy krok; prawdziwe wyzwanie polega na tym, aby jego wyniki były niezawodne, opłacalne i niezmiennie dokładne. Bez uporządkowanych testów optymalizacja monitów i narzędzi agenta jest tylko kwestią przypuszczeń. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady oceny i optymalizacji agentów AI. Dowiesz się, jak przejść od testów ad hoc do systematycznych, opartych na dowodach eksperymentów, które śledzą koszty, opóźnienia i jakość. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię oceny i podstawową mechanikę zachowania agenta AI - Zaprojektuj solidne wskaźniki oceny i rubryki punktacji dostosowane do konkretnych przypadków użycia - Zastosuj przepływy pracy oparte na Git, aby śledzić szybkie zmiany i eksperymenty systematycznie - Wdrażaj nowoczesne wzorce oceny, w tym LLM-as-a-judge i podstawowe zautomatyzowane potoki testowe - Analizuj kompromisy dotyczące kosztów, opóźnień i jakości, aby podejmować świadome decyzje dotyczące optymalizacji - Ćwicz ocenę generowania powiększonego pobierania (RAG) i dokładności użycia narzędzia za pomocą pisemnych scenariuszy Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstawowych metod testowania, a następnie prowadzi przez praktyczne przykłady tekstowe, fragmenty kodu i uporządkowane ćwiczenia pisemne. Przejdziesz od ręcznego punktowania do projektowania zautomatyzowanych potoków ewaluacyjnych, które bezproblemowo wpisują się w przepływy pracy programistycznej. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, menedżerów produktu i entuzjastów AI, którzy są nowi w ocenie AI i chcą budować niezawodne systemy. Nie jest wymagane zaawansowane uczenie maszynowe. Zacznij tworzyć bardziej niezawodne, wydajne i przewidywalne agenty SI już dziś.