Puntuadores basados en código para la evaluación de agentes de IA

Al crear agentes de IA, confiar en pruebas manuales o evaluaciones impredecibles de LLM como juez no es suficiente para garantizar un software listo para la producción.Para crear sistemas confiables, necesita comprobaciones automatizadas y deterministas que se ejecuten en milisegundos. Este curso basado en texto lo guía a través del proceso de diseño e implementación de evaluadores basados en código que validan programáticamente los resultados estructurados de IA. Aprenderá a escribir scripts precisos que inspeccionen las respuestas de los agentes, verifiquen los esquemas de datos y califiquen la corrección de resultados complejos, como coordenadas, cargas útiles JSON y propiedades de elementos.Al establecer estos controles automatizados, puede iterar con confianza en sus indicaciones y modelos sin interrumpir la funcionalidad existente. Lo que aprenderás: - Comprender los fundamentos de la evaluación de IA, incluida la diferencia entre los puntuadores heurísticos, basados en modelos y basados En el código. - Cree scripts de validación para verificar formatos de datos estructurados, verificando claves esenciales, tipos y restricciones de valor. - Aplique esquemas modernos de Python y Pydantic para analizar y validar las salidas de LLM automáticamente. - Cree métricas de puntuación personalizadas para evaluar la integridad estructural de salidas complejas, como elementos de diagrama y coordenadas anidadas. - Practique escribir pruebas basadas en aserciones para integrarlas en su canalización de pruebas de IA automatizada. Este curso comienza con conceptos fundamentales de evaluaciones de ingeniería de IA antes de guiarlo a través de ejercicios prácticos de código basados en texto. Está diseñado para desarrolladores de IA principiantes e ingenieros de software que buscan hacer que sus aplicaciones LLM sean robustas y predecibles. Comience a crear canalizaciones de evaluación automatizadas y confiables para sus agentes de IA hoy mismo.