AI Foundry ve GitHub Actions ile Otomatik AI Değerlendirmesi

AI ajanlarını ve LLM uygulamalarını dağıtmak, kaliteyi, güvenliği ve doğruluğu sağlamak için sürekli doğrulama gerektirir. Modelleriniz, sistem istemleriniz ve veri kaynaklarınız geliştikçe manuel test ölçeklenemez. Bu yalnızca metin içeren kurs, AI değerlendirme iş akışlarınızı otomatikleştirme sürecinde size rehberlik eder. AI ajanlarınızın güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlamak için her kod değişikliğinde otomatik kalite kontrolleri çalıştırmak üzere AI Foundry değerlendiricilerini GitHub Actions işlem hatlarıyla nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Temellilik (groundedness), alaka düzeyi (relevance) ve tutarlılık (coherence) dahil olmak üzere AI değerlendirme metriklerinin temel prensiplerini anlayın - Dil modellerinizin çıktılarını sistematik olarak değerlendirmek için AI Foundry değerlendiricilerini yapılandırın - Kod commit'lerinde ve çekme isteklerinde otomatik değerlendirmeleri tetiklemek için GitHub Actions iş akışları oluşturun - Performans gerilemelerini ve istem kaymasını (prompt drift) tespit etmek için değerlendirme sonuçlarını analiz edin - AI ajanlarınızı sürekli iyileştirmek ve izlemek için modern LLMOps uygulamalarını uygulayın Değerlendiricileri yapılandırmaya ve GitHub Actions iş akışı dosyalarını yazmaya geçmeden önce temel AI değerlendirme kavramlarıyla başlayacaksınız. Adım adım yazılı açıklamalar ve pratik yapılandırma örnekleri aracılığıyla, AI kalite güvencesi için sağlam bir CI/CD işlem hattı oluşturmayı öğreneceksiniz. Bu kurs, kalite güvence süreçlerini otomatikleştirmek isteyen yazılım geliştiricileri, gelecek vadeden LLMOps mühendisleri ve AI meraklıları için tasarlanmıştır. AI değerlendirme araçlarıyla ilgili önceden deneyim gerekmemektedir, ancak Git hakkında temel bir anlayış faydalı olacaktır. AI uygulamalarınız için güvenilir, otomatik test işlem hatları oluşturmak üzere bugün okumaya başlayın.