After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Opis kursu
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
Ewaluacja aplikacji LLM
Podstawy ewaluacji
Nauczysz się projektować kompleksowe systemy ewaluacji aplikacji AI, które mierzą wydajność w wymiarach dokładności, kosztów i opóźnień (latency), wykorzystując zbiory danych ewaluacyjnych oraz wiele typów ewaluatorów — od dopasowania algorytmicznego po podejście LLM-as-judge — co pozwoli Ci na ustalenie kryteriów sukcesu już na samym początku i mierzenie postępów w tworzeniu aplikacji gotowych do wdrożenia.
Implementacja ewaluacji
Nauczysz się wdrażać systemy ewaluacji w praktyce, wykorzystując LangSmith do tworzenia zbiorów danych, definiowania ewaluatorów i przeprowadzania eksperymentów — budując ewaluatory algorytmiczne do obiektywnych porównań, ewaluatory typu LLM-as-judge do ocen subiektywnych oraz ewaluatory wielometryczne do kompleksowej analizy jakości.
Ocena konwersacji
Nauczysz się oceniać aplikacje Conversational AI, wykorzystując ewaluację online z oceną opartą na kryteriach — wdrażając wzorce ewaluacji na poziomie pojedynczych wypowiedzi (turn-level) oraz całych konwersacji za pomocą ewaluatorów typu LLM-as-judge — co umożliwi Ci systematyczne mierzenie jakości chatbotów pod kątem spójności, stopnia realizacji zadań oraz wydajności.
LLM Application Evaluation with LangSmith
Kurs
ukończony

