(Inggris) LLM Prompt Engineering: Evaluation and Documentation

Ketika model bahasa besar menjadi pusat dari perangkat lunak modern, menulis prompt yang baik hanyalah langkah pertama. Untuk membangun aplikasi yang dapat diandalkan, Anda harus dapat secara sistematis mengukur, mendokumentasikan, dan mengoptimalkan bagaimana prompt Anda melakukannya dalam kondisi yang berbeda. Kursus berbasis teks ini memandu Anda dari dasar-dasar mutlak rekayasa cepat untuk mendirikan workflow evaluasi yang kuat. Anda akan belajar bagaimana mendefinisikan metrik kinerja yang jelas, mendokumentasikan perubahan versi, dan melakukan tes sistematis untuk memastikan output AI Anda tetap akurat, aman, dan konsisten. Apa yang Anda pelajari: Mengerti konsep rekayasa prompt dasar dan kebutuhan evaluasi sistematis; Desain template dokumentasi terstruktur untuk melacak versi prompt, instruksi sistem, dan variabel model; Menetapkan indikator kinerja utama untuk mengevaluasi keluaran LLM, termasuk akurasi, relevansi, dan keamanan; Terapkan metode modern untuk mengembangkan dan mengevaluasikan sistem LLM. Metodologi evaluasi, seperti pola LLM-as-a-judge dan penilaian otomatis dasar; Menganalisis hasil tes untuk mengidentifikasi kecenderungan prompt, risiko halusinasi, dan area untuk penyempurnaan; Menerapkan praktik kontrol versi untuk prompt untuk mempertahankan konsistensi di seluruh pembaruan perangkat lunak. Anda akan mulai dengan mengeksplorasi terminologi inti dan standar dokumentasi sebelum beralih ke kerangka evaluasi praktis dan metodologi pengujian. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan contoh terstruktur, Anda akan mendapatkan aliran kerja yang dapat diulang untuk optimalisasi cepat. Kursus ini dirancang untuk pemula, pengembang, dan manajer produk yang ingin membawa disiplin ke aliran kerja AI mereka. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam pembelajaran mesin atau pemrograman yang diperlukan. Mulailah membangun sistem AI yang lebih dapat diandalkan dengan menguasai seni evaluasi cepat sekarang.