Valutazione degli Agenti AI: Ottimizza le Prestazioni con Esperimenti Strutturati

Costruire un agente AI è solo il primo passo; la vera sfida sta nel rendere i suoi output affidabili, convenienti e costantemente accurati. Senza test strutturati, ottimizzare i prompt e gli strumenti del tuo agente è solo un'ipotesi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali della valutazione e ottimizzazione degli agenti AI. Imparerai come passare da test ad-hoc a esperimenti sistematici e basati su prove che tracciano costo, latenza e qualità. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia di valutazione fondamentale e i meccanismi principali del comportamento degli agenti AI - Progettare metriche di valutazione robuste e rubriche di punteggio personalizzate per i tuoi casi d'uso specifici - Applicare flussi di lavoro basati su Git per tracciare sistematicamente le modifiche ai prompt e le esecuzioni degli esperimenti - Implementare modelli di valutazione moderni, inclusi LLM-as-a-judge e pipeline di test automatizzate di base - Analizzare i compromessi tra costo, latenza e qualità per prendere decisioni di ottimizzazione informate - Esercitarsi a valutare la generazione aumentata dal recupero (RAG) e l'accuratezza dell'uso degli strumenti attraverso scenari scritti Il corso inizia con definizioni essenziali e metodologie di test fondamentali prima di guidarti attraverso esempi pratici di testo, frammenti di codice ed esercizi scritti strutturati. Progredirai dal punteggio manuale alla progettazione di pipeline di valutazione automatizzate che si integrano perfettamente nei flussi di lavoro di sviluppo. Questo corso è progettato per sviluppatori, product manager e appassionati di AI che sono nuovi alla valutazione dell'AI e desiderano costruire sistemi affidabili. Non è richiesta alcuna conoscenza avanzata di machine learning. Inizia oggi stesso a costruire agenti AI più affidabili, efficienti e prevedibili.