AI Agent Evaluation: Yapılanmış Deneylerle Performansı Optimize Et

Bir yapay zeka ajanını oluşturmak sadece ilk adımdır; asıl zorluk, çıktılarını güvenilir, maliyet etkin ve sürekli olarak doğru yapmaktır. Yapılandırılmış test olmadan, ajanınızın talimatlarını ve araçlarını optimize etmek sadece tahmin etmektir. Bu metin tabanlı kurs, yapay zeka ajanlarını değerlendirme ve optimizasyonun temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Ad hoc testlerden maliyet, gecikme ve kaliteyi izleyen sistematik, kanıt tabanlı deneylere nasıl geçeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel değerlendirme terminolojisini ve yapay zeka ajan davranışının temel mekaniklerini anlamak - Özel kullanım durumlarınıza özel olarak tasarlanmış sağlam değerlendirme metrikleri ve puanlama rubrikaları tasarlayın - Git tabanlı çalışma akışlarını uygulamak için hızlı değişiklikleri takip edin ve deneyleri sistematik olarak çalıştırın - LLM-as-a-judge ve temel otomatik test boru hatları da dahil olmak üzere modern değerlendirme paternlerini uygulamak - Bilgili optimizasyon kararları almak için maliyet, gecikme ve kalite takaslarını analiz edin - Yazılı senaryolar yoluyla geri alma-arttırılmış üretim (RAG) ve araç kullanımı doğruluğunu değerlendirmek için egzersiz yapın Kurs, pratik metin örnekleri, kod parçaları ve yapılmış yazılı egzersizler yoluyla size rehberlik etmeden önce temel tanımlamalar ve çekirdek test yöntemleri ile başlar. El puanlamadan, gelişim çalışma akışlarına mükemmel uyum sağlayan otomatik değerlendirme boru hatları tasarlamaya ilerleyeceksiniz. Bu kurs, yapay zeka değerlendirmesine yeni başlayan ve güvenilir sistemler inşa etmek isteyen geliştiriciler, ürün yöneticileri ve yapay zekâ tutkunları için tasarlanmıştır. Gelişmiş makine öğrenimi geçmişi gerekmez. Daha güvenilir, verimli ve öngörülebilir yapay zeka ajanları oluşturmaya bugün başlayın.