Основы тестирования и оценки приложений на базе LLM

По мере того как Large Language Models (LLMs) становятся центральной частью современного программного обеспечения, обеспечение их надежности, точности и безопасности становится критически важным как никогда. Создание AI-приложения — это лишь первый шаг; умение систематически тестировать и оценивать его результаты — вот что делает его готовым к промышленной эксплуатации. Этот текстовый курс проведет вас через основные принципы обеспечения качества LLM. Вы начнете с базовой терминологии AI и постепенно изучите, как измерять производительность моделей, структурировать наборы данных для оценки и внедрять регрессионные тесты. Читая практические сценарии и примеры кода, вы узнаете, как перейти от ручной проверки промптов к автоматизированным масштабируемым методологиям тестирования. Чему вы научитесь: Поймете основополагающие концепции LLM, включая различия между fine-tuning и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Спроектируете и подготовите надежные наборы данных для оценки, адаптированные под конкретные сценарии использования приложений. Примените современные метрики оценки для анализа качества генерации текста, релевантности и фактической точности. Внедрите регрессионное тестирование, чтобы обновления моделей или изменения промптов не ухудшали существующие функции. Оцените архитектуры RAG, используя современные паттерны, такие как LLM-as-a-judge и скоринг релевантности контекста. Изучите базовые концепции тестирования безопасности для выявления и предотвращения уязвимостей типа prompt injection. Учебная программа логично переходит от базовых определений оценки AI к практическим рабочим процессам тестирования. Вы ознакомитесь с пошаговыми письменными примерами, которые демонстрируют, как настроить надежные конвейеры тестирования для современных AI-приложений. Этот курс предназначен для начинающих, специалистов по QA и начинающих разработчиков с базовыми знаниями программирования, которые хотят научиться тестировать AI-приложения. Предварительных знаний в области machine learning не требуется. Начните обучение сегодня, чтобы развить навыки, необходимые для уверенной оценки и тестирования современных приложений на базе LLM.