LangSmith के साथ LLM एप्लिकेशन इवैल्युएशन

आप व्यापक AI एप्लीकेशन इवैल्यूएशन सिस्टम डिजाइन करना सीखेंगे जो इवैल्यूएशन डेटासेट्स और विभिन्न इवैल्यूएटर प्रकारों — एल्गोरिद्मिक मैचिंग से लेकर LLM-as-judge दृष्टिकोणों तक — का उपयोग करके accuracy, cost और latency आयामों पर परफॉरमेंस को मापते हैं — जिससे आप सफलता के मानदंड पहले ही निर्धारित कर सकेंगे और रिलीज के लिए तैयार एप्लीकेशन्स की दिशा में अपनी प्रगति को माप सकेंगे।

आप LangSmith का उपयोग करके dataset creation, evaluator definition, और experiment execution के लिए व्यावहारिक रूप से evaluation systems को लागू करना सीखेंगे — जिसमें objective comparisons के लिए algorithmic evaluators, subjective assessments के लिए LLM-as-judge evaluators, और comprehensive quality analysis के लिए multi-metric evaluators बनाना शामिल है।