Evaluatie van AI-agenten: prestaties optimaliseren met gestructureerde experimenten

Het bouwen van een AI-agent is slechts de eerste stap; de echte uitdaging ligt in het betrouwbaar, kosteneffectief en consistent nauwkeurig maken van de output. Zonder gestructureerde testen is het optimaliseren van de prompts en tools van uw agenten slechts giswerk. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de fundamentele principes van het evalueren en optimaliseren van AI-agenten. U leert hoe u van ad-hoc-testen overgaat naar systematische, op bewijs gebaseerde experimenten die kosten, latentie en kwaliteit bijhouden. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele evaluatieterminologie en de kernmechanica van het gedrag van AI-agenten - Ontwerp robuuste evaluatie-metrics en scoringsrubrieken op maat van uw specifieke use cases - Pas op Git gebaseerde workflows toe om promptwijzigingen en experimenten systematisch bij te houden - Implementeer moderne evaluatiepatronen, waaronder LLM-as-a-judge en basis geautomatiseerde testpijpleidingen - Analyseer kosten, latentie en kwaliteitsafspraken om weloverwogen optimalisatiebeslissingen te nemen - Oefen het evalueren van retrieval-augmented generation (RAG) en de nauwkeurigheid van het gereedschapsgebruik door middel van geschreven scenario's De cursus begint met essentiële definities en kerntestsmethodologieën voordat u door praktische tekstvoorbeelden, codefragmenten en gestructureerde schriftelijke oefeningen wordt geleid. U gaat van handmatige scoring naar het ontwerpen van geautomatiseerde evaluatiepijplijnen die naadloos in ontwikkelingsworkflows passen. Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars, productmanagers en AI-enthousiastelingen die nieuw zijn in AI-evaluatie en betrouwbare systemen willen bouwen. Geen geavanceerde machine learning achtergrond is vereist. Begin vandaag nog met het bouwen van betrouwbaardere, efficiëntere en voorspelbaardere AI-agenten.