Yapay Zeka Aracısı Değerlendirmesi İçin Kod Tabanlı Puanlayıcılar

Yapay zeka aracıları oluştururken, üretime hazır yazılımı garanti etmek için manuel testlere veya öngörülemeyen LLM-hakem değerlendirmelerine güvenmek yeterli değildir. Güvenilir sistemler kurmak için milisaniyeler içinde çalışan otomatik, deterministik kontrollere ihtiyacınız vardır. Bu metin tabanlı kurs, yapılandırılmış yapay zeka çıktılarını programlı olarak doğrulayan kod tabanlı puanlayıcıları tasarlama ve uygulama sürecinde size rehberlik eder. Aracı yanıtlarını inceleyen, veri şemalarını doğrulayan ve koordinatlar, JSON yükleri ve öğe özellikleri gibi karmaşık çıktıların doğruluğunu puanlayan kesin betikler yazmayı öğreneceksiniz. Bu otomatik koruma raylarını oluşturarak, mevcut işlevselliği bozmadan istemleriniz ve modelleriniz üzerinde güvenle yineleme yapabilirsiniz. Neler öğreneceksiniz: - Sezgisel, model tabanlı ve kod tabanlı puanlayıcılar arasındaki fark da dahil olmak üzere yapay zeka değerlendirmesinin temellerini anlayın. - Temel anahtarları, türleri ve değer kısıtlamalarını kontrol ederek yapılandırılmış veri formatlarını doğrulamak için doğrulama betikleri oluşturun. - LLM çıktılarını otomatik olarak ayrıştırmak ve doğrulamak için modern Python type-hinting ve Pydantic şemalarını uygulayın. - Diyagram öğeleri ve iç içe koordinatlar gibi karmaşık çıktıların yapısal bütünlüğünü değerlendirmek için özel puanlama metrikleri oluşturun. - Otomatik yapay zeka test hattınıza entegre etmek üzere iddia tabanlı testler (assertion-based tests) yazma pratiği yapın. Bu kurs, pratik, metin tabanlı kod alıştırmalarına geçmeden önce yapay zeka mühendisliği değerlendirmelerinin temel kavramlarıyla başlar. LLM uygulamalarını sağlam ve öngörülebilir hale getirmek isteyen başlangıç seviyesindeki yapay zeka geliştiricileri ve yazılım mühendisleri için tasarlanmıştır. İleri düzey machine learning konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Yapay zeka aracılarınız için güvenilir, otomatik değerlendirme hatları oluşturmaya bugün başlayın.