أساسيات اختبار وتقييم تطبيقات LLM

مع تحول Large Language Models (LLMs) إلى جزء أساسي من البرمجيات الحديثة، أصبح ضمان موثوقيتها ودقتها وسلامتها أكثر أهمية من أي وقت مضى. إن بناء تطبيق AI هو مجرد الخطوة الأولى؛ فمعرفة كيفية اختبار وتقييم مخرجاته بشكل منهجي هو ما يجعله جاهزاً للإنتاج. ستوجهك هذه الدورة التدريبية القائمة على النصوص عبر المبادئ الأساسية لضمان جودة LLM. ستبدأ بمصطلحات AI التأسيسية وتستكشف تدريجياً كيفية قياس أداء النموذج، وهيكلة مجموعات بيانات التقييم، وتنفيذ اختبارات التراجع (regression tests). من خلال القراءة عبر سيناريوهات عملية ومقتطفات برمجية مكتوبة، ستكتشف كيفية الانتقال من التحقق اليدوي من الـ prompt إلى منهجيات اختبار مؤتمتة وقابلة للتوسع. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم LLM التأسيسية، بما في ذلك الاختلافات بين fine-tuning و Retrieval-Augmented Generation (RAG). - تصميم وتنظيم مجموعات بيانات تقييم قوية مصممة خصيصاً لحالات استخدام التطبيقات المحددة. - تطبيق مقاييس التقييم الحديثة لتقييم جودة توليد النصوص، والملاءمة، والدقة الواقعية. - تنفيذ regression testing لضمان أن تحديثات النموذج أو تغييرات الـ prompt لا تؤدي إلى تدهور الميزات الحالية. - تقييم بنى RAG باستخدام أنماط معاصرة مثل LLM-as-a-judge وتسجيل درجات ملاءمة السياق (context-relevance scoring). - ممارسة مفاهيم اختبار الأمان الأساسية لتحديد وتخفيف ثغرات prompt injection. يتدفق المنهج منطقياً من التعريفات الأساسية لتقييم AI إلى سير عمل الاختبار العملي. ستقرأ من خلال أمثلة مكتوبة خطوة بخطوة توضح كيفية إعداد خطوط أنابيب (pipelines) اختبار موثوقة لتطبيقات AI الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين، ومحترفي QA، والمطورين الطموحين الذين لديهم معرفة أساسية بالبرمجة ويرغبون في تعلم كيفية اختبار تطبيقات AI. لا يلزم وجود خبرة سابقة في machine learning. ابدأ القراءة اليوم لبناء المهارات اللازمة لتقييم واختبار تطبيقات LLM الحديثة بثقة.