Meningkatkan Akurasi Aplikasi LLM: Evaluasi dan Penyesuaian Prompt

Membangun aplikasi dengan Large Language Models itu mudah, tetapi memastikan mereka menghasilkan keluaran yang akurat, konsisten, dan andal dalam produksi adalah tantangan besar. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui metodologi penting untuk secara sistematis mengukur dan meningkatkan kualitas sistem bertenaga AI Anda. Anda akan beralih dari pemberian prompt coba-coba ke teknik optimasi yang ketat dan berbasis data. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep inti evaluasi LLM, metrik akurasi, dan mengapa pengujian perangkat lunak standar gagal untuk AI generatif. - Merancang dataset evaluasi yang kuat dan menetapkan metrik kinerja dasar untuk aplikasi Anda. - Menerapkan teknik prompt engineering yang sistematis, termasuk few-shot learning dan chain-of-thought prompting, untuk meningkatkan keandalan keluaran. - Mengonfigurasi penyetelan memori dan strategi manajemen konteks untuk menjaga akurasi selama percakapan panjang. - Menjelajahi pola retrieval-augmented generation untuk memastikan sumber data eksternal digunakan dengan benar. - Mengimplementasikan alur kerja pengujian otomatis untuk menangkap regresi dan memantau akurasi LLM dari waktu ke waktu. Anda akan memulai dengan definisi dasar perilaku LLM dan teori evaluasi sebelum beralih ke penyesuaian prompt praktis, manajemen memori, dan alur kerja validasi otomatis modern. Kursus ini dirancang untuk software developers, product managers, dan tech enthusiasts yang baru mengenal rekayasa LLM dan ingin membuat fitur AI mereka siap produksi. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dalam machine learning atau data science. Mulailah membaca hari ini untuk membangun aplikasi LLM yang lebih cerdas dan lebih akurat dengan percaya diri.