Xem thêm: Định lý tính tích phân

Xây dựng một nhân viên AI chỉ là bước đầu tiên; thách thức thực sự nằm ở việc tạo ra các kết quả đáng tin cậy, hiệu quả về chi phí và chính xác nhất quán. Không có kiểm thử có cấu trúc, tối ưu hóa các thông báo và công cụ của bạn chỉ là suy đoán. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cơ bản của việc đánh giá và tối ưu hóa các nhân viên AI. Bạn sẽ học cách chuyển từ kiểm tra ad-hoc sang các thí nghiệm có hệ thống, dựa trên bằng chứng theo dõi chi phí, độ trễ và chất lượng. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ đánh giá cơ bản và cơ chế cốt lõi của hành vi nhân viên AI - Thiết kế các chỉ số đánh giá mạnh mẽ và các tiêu chí đánh giá phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn - Apply Git-based workflows to track prompt changes and experiment runs systematically - Thực hiện các mô hình đánh giá hiện đại, bao gồm LLM-as-a-judge và các đường ống thử nghiệm tự động cơ bản - Phân tích chi phí, độ trễ và chất lượng để đưa ra quyết định tối ưu hóa thông tin - Thực hành đánh giá sự tăng trưởng tìm kiếm (RAG) và chính xác sử dụng công cụ thông qua kịch bản viết Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các phương pháp kiểm tra cốt lõi trước khi hướng dẫn bạn qua các ví dụ văn bản, đoạn mã và bài tập viết có cấu trúc. Bạn sẽ tiến từ đánh giá thủ công đến thiết kế các đường ống đánh giá tự động phù hợp với các luồng công việc phát triển. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển, quản lý sản phẩm và những người đam mê AI mới đánh giá AI và muốn xây dựng các hệ thống đáng tin cậy. Không cần có nền tảng học máy tiên tiến. Bắt đầu xây dựng các nhân viên AI đáng tin cậy, hiệu quả và dự đoán hơn ngay hôm nay.