Fundamentos de Pruebas y Evaluación de Aplicaciones de LLM

A medida que los Large Language Models (LLMs) se vuelven fundamentales para el software moderno, garantizar su confiabilidad, precisión y seguridad es más crítico que nunca. Construir una aplicación de AI es solo el primer paso; saber cómo probar y evaluar sistemáticamente sus resultados es lo que la hace lista para producción. Este curso basado en texto te guiará a través de los principios básicos del aseguramiento de calidad de LLM. Comenzarás con terminología fundamental de AI y explorarás gradualmente cómo medir el rendimiento del modelo, estructurar conjuntos de datos de evaluación e implementar pruebas de regresión. Al leer escenarios prácticos y fragmentos de código escritos, descubrirás cómo transicionar de la verificación manual de prompts a metodologías de prueba automatizadas y escalables. Lo que aprenderás: Comprender los conceptos fundamentales de LLM, incluyendo las diferencias entre fine-tuning y Retrieval-Augmented Generation (RAG). Diseñar y curar conjuntos de datos de evaluación robustos adaptados a casos de uso específicos de la aplicación. Aplicar métricas de evaluación modernas para evaluar la calidad de la generación de texto, la relevancia y la precisión fáctica. Implementar pruebas de regresión para asegurar que las actualizaciones del modelo o los cambios de prompt no degraden las funciones existentes. Evaluar arquitecturas RAG utilizando patrones contemporáneos como LLM-as-a-judge y puntuación de relevancia de contexto. Practicar conceptos básicos de pruebas de seguridad para identificar y mitigar vulnerabilidades de prompt injection. El plan de estudios fluye lógicamente desde las definiciones básicas de evaluación de AI hasta los flujos de trabajo de prueba prácticos. Leerás ejemplos escritos paso a paso que demuestran cómo configurar pipelines de prueba confiables para aplicaciones de AI modernas. Este curso está diseñado para principiantes, profesionales de QA y aspirantes a desarrolladores con conocimientos básicos de programación que deseen aprender a probar aplicaciones de AI. No se requiere experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy para desarrollar las habilidades necesarias para evaluar y probar con confianza aplicaciones de LLM modernas.