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LLM Application Evaluation with LangSmith

Mittelstufe2 Std.

Learn to systematically measure and improve LLM application quality.

Python1 Std. - 3 Std.3,500 XPLeistungsnachweis

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Kursbeschreibung

A description of the course.

Voraussetzungen

Lernprogramm

Kursübersicht

1

Evaluierung von LLM-Anwendungen

  • Grundlagen der Evaluation

    Sie werden lernen, umfassende Evaluierungssysteme für KI-Anwendungen zu entwerfen, die die Performance in den Dimensionen Genauigkeit, Kosten und Latenz messen. Dabei kommen Evaluierungsdatensätze und verschiedene Evaluatortypen zum Einsatz – von algorithmischem Matching bis hin zu LLM-as-a-Judge-Ansätzen. Dies ermöglicht es Ihnen, Erfolgskriterien vorab festzulegen und den Fortschritt auf dem Weg zu releasefähigen Anwendungen messbar zu machen.

  • Implementierung der Evaluation

    Sie lernen, Evaluierungssysteme in der Praxis unter Verwendung von LangSmith für die Erstellung von Datasets, die Definition von Evaluatoren und die Durchführung von Experimenten zu implementieren – dabei entwickeln Sie algorithmische Evaluatoren für objektive Vergleiche, LLM-as-judge-Evaluatoren für subjektive Bewertungen und Multi-Metrik-Evaluatoren für umfassende Qualitätsanalysen.

  • Konversationsbewertung

    Sie lernen, Conversational-AI-Anwendungen mittels Online-Evaluation mit kriterienbasierter Bewertung zu evaluieren — durch die Implementierung von Evaluationsmustern auf Turn-Ebene und für die gesamte Konversation über LLM-as-Judge-Evaluatoren — was Ihnen ermöglicht, die Chatbot-Qualität hinsichtlich Kohärenz, Aufgabenvollständigkeit und Effizienz systematisch zu messen.

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