Fondations du test et de l'évaluation des applications LLM

À mesure que les Large Language Models (LLMs) deviennent centraux dans les logiciels modernes, garantir leur fiabilité, leur précision et leur sécurité est plus critique que jamais. Construire une application AI n'est que la première étape ; savoir comment tester et évaluer systématiquement ses sorties est ce qui la rend prête pour la production. Ce cours textuel vous guidera à travers les principes fondamentaux de l'assurance qualité des LLM. Vous commencerez par la terminologie AI de base et explorerez progressivement comment mesurer la performance des modèles, structurer des jeux de données d'évaluation et implémenter des tests de régression. En lisant des scénarios pratiques et des extraits de code écrits, vous découvrirez comment passer de la vérification manuelle des prompts à des méthodologies de test automatisées et évolutives. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des LLM, y compris les différences entre le fine-tuning et la Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Concevoir et organiser des jeux de données d'évaluation robustes adaptés à des cas d'utilisation d'applications spécifiques. - Appliquer des métriques d'évaluation modernes pour évaluer la qualité de la génération de texte, la pertinence et l'exactitude factuelle. - Implémenter des tests de régression pour s'assurer que les mises à jour de modèles ou les changements de prompts ne dégradent pas les fonctionnalités existantes. - Évaluer les architectures RAG en utilisant des modèles contemporains comme LLM-as-a-judge et le scoring de pertinence du contexte. - Pratiquer les concepts de base des tests de sécurité pour identifier et atténuer les vulnérabilités d'injection de prompts. Le programme progresse logiquement des définitions de base de l'évaluation de l'AI aux flux de travail de test pratiques. Vous lirez des exemples écrits étape par étape qui démontrent comment mettre en place des pipelines de test fiables pour les applications AI modernes. Ce cours est conçu pour les débutants, les professionnels de la QA et les développeurs en herbe ayant des connaissances de base en programmation qui souhaitent apprendre à tester des applications AI. Aucune expertise préalable en machine learning n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir les compétences nécessaires pour évaluer et tester en toute confiance les applications LLM modernes.