Оценка агентов ИИ: оптимизация производительности с помощью структурированных экспериментов

Создание агента ИИ – это только первый шаг; реальная проблема заключается в том, чтобы сделать его выход надежным, рентабельным и последовательно точным. Без структурированного тестирования оптимизация подсказок и инструментов агента — это просто догадки. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные принципы оценки и оптимизации агентов ИИ. Вы узнаете, как перейти от тестирования ad-hoc к систематическим, основанным на фактах экспериментам, которые отслеживают стоимость, задержку и качество. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию оценки и основные механики поведения агентов ИИ - Разработать надежные показатели оценки и оценочные рубрики, адаптированные к вашим конкретным случаям использования - Примените рабочие процессы на основе Git для отслеживания изменений и экспериментов систематически - Внедрение современных моделей оценки, включая LLM-as-a-judge и базовые автоматизированные тестовые трубопроводы - Анализировать компромиссы в стоимости, задержке и качестве для принятия обоснованных решений по оптимизации - Практика оценки точности генерации с использованием метода поиска и дополнения (RAG) и использования инструментов с помощью письменных сценариев Курс начинается с основных определений и основных методологий тестирования, а затем вы пройдете практические текстовые примеры, фрагменты кода и структурированные письменные упражнения. Вы пройдете путь от ручного начисления баллов до создания автоматизированных конвейеров оценки, которые бесперебойно вписываются в рабочие процессы разработки. Этот курс предназначен для разработчиков, менеджеров по продуктам и энтузиастов ИИ, которые только начинают оценивать ИИ и хотят создавать надежные системы. Не требуется опыта работы с продвинутым машинным обучением. Начните создавать более надежных, эффективных и предсказуемых агентов ИИ уже сегодня.