AWS GenAI ve RAG Sistemlerini Test Etme ve Sorun Giderme

Üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak yalnızca ilk adımdır; bunların güvenilir, doğru ve üretime hazır olmasını sağlamak gerçek zorluktur. Bu metin tabanlı kurs, AWS üzerine kurulmuş akıllı uygulamaları test etmek, doğrulamak ve hata ayıklamak için gereken temel metodolojiler boyunca size rehberlik eder. Bir yapay zeka modelinin neden başarısız olduğunu tahmin etmekten, alma ve üretim boru hatlarınızdaki sorunları sistematik olarak belirleyip çözmeye geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Üretken yapay zeka değerlendirmesi, RAG mimarileri ve AWS'ye özel hizmetlerin temel kavramlarını anlayın. - Belge parçalama, gömmeler ve vektör veritabanı sorgu performansını analiz ederek alma doğruluğunu doğrulayın. - LLM yanıt alaka düzeyini, doğruluğunu ve uyumunu ölçmek için sistematik test metodolojileri uygulayın. - Yaygın sistem darboğazlarını, gecikme sorunlarını ve halüsinasyon kalıplarını teşhis edin ve sorunlarını giderin. - Uygulama davranışını izlemek ve zaman içinde kalite metriklerini takip etmek için modern gözlemlenebilirlik iş akışları yapılandırın. Bu kurs, adım adım teşhis iş akışlarına ve optimizasyon tekniklerine geçmeden önce temel terminoloji ve test esaslarıyla başlar. Makine öğrenimi değerlendirmesinde önceden bir geçmişe ihtiyaç duymadan, güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmak isteyen yazılım geliştiricileri, bulut mühendisleri ve teknik yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Bugün AWS GenAI doğrulamasında uzmanlaşmaya başlayın ve daha güvenilir uygulamalar oluşturun.