Evaluasi Agen AI: Optimalisasi Performa dengan Eksperimen Terstruktur

Membuat agen AI hanyalah langkah pertama; tantangan sebenarnya adalah membuat output yang dapat diandalkan, hemat biaya, dan konsisten akurat. Tanpa pengujian terstruktur, mengoptimalkan prompt dan alat agen Anda hanyalah tebakan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip dasar evaluasi dan optimasi agen AI. Anda akan belajar bagaimana beralih dari pengujian ad-hoc ke eksperimen sistematis dan berbasis bukti yang melacak biaya, latensi, dan kualitas. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti terminologi evaluasi dasar dan mekanik inti perilaku agen AI - Desain metrik evaluasi yang kuat dan rubrik penilaian disesuaikan dengan kasus penggunaan spesifik Anda - Terapkan workflow berbasis Git untuk melacak perubahan prompt dan eksperimen berjalan secara sistematis - Menerapkan pola evaluasi modern, termasuk LLM-as-a-judge dan pipa pengujian otomatis dasar - Menganalisis biaya, latensi, dan kualitas trade-off untuk membuat keputusan optimalisasi yang diinformasikan - Praktik mengevaluasi retrieval-augmented generation (RAG) dan akurasi penggunaan alat melalui skenario tertulis Kursus ini dimulai dengan definisi penting dan metodologi pengujian inti sebelum memandu Anda melalui contoh teks praktis, potongan kode, dan latihan tertulis yang terstruktur. Anda akan berkembang dari manual penilaian untuk merancang pipa evaluasi otomatis yang cocok dengan lancar ke dalam aliran kerja pembangunan. Kursus ini dirancang untuk pengembang, manajer produk, dan penggemar AI yang baru dalam evaluasi AI dan ingin membangun sistem yang dapat diandalkan. Tidak ada latar belakang pembelajaran mesin yang canggih diperlukan. Mulailah membangun agen AI yang lebih dapat diandalkan, efisien, dan dapat diprediksi.