Dasar-dasar Pengujian dan Evaluasi Aplikasi LLM

Seiring dengan Large Language Models (LLMs) yang menjadi pusat perangkat lunak modern, memastikan keandalan, akurasi, dan keamanannya menjadi lebih kritis dari sebelumnya. Membangun aplikasi AI hanyalah langkah pertama; mengetahui cara menguji dan mengevaluasi outputnya secara sistematis adalah hal yang membuatnya siap untuk produksi. Kursus berbasis teks ini akan memandu Anda melalui prinsip-prinsip inti dari penjaminan kualitas LLM. Anda akan mulai dengan terminologi AI dasar dan secara bertahap mengeksplorasi cara mengukur performa model, menyusun dataset evaluasi, dan mengimplementasikan pengujian regresi. Dengan membaca skenario praktis dan cuplikan kode tertulis, Anda akan menemukan cara beralih dari pengecekan prompt manual ke metodologi pengujian yang otomatis dan terukur. Apa yang akan Anda pelajari: Memahami konsep dasar LLM, termasuk perbedaan antara fine-tuning dan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Merancang dan mengkurasi dataset evaluasi yang kuat yang disesuaikan dengan kasus penggunaan aplikasi tertentu. Menerapkan metrik evaluasi modern untuk menilai kualitas pembuatan teks, relevansi, dan akurasi faktual. Mengimplementasikan pengujian regresi untuk memastikan pembaruan model atau perubahan prompt tidak menurunkan fitur yang ada. Mengevaluasi arsitektur RAG menggunakan pola kontemporer seperti LLM-as-a-judge dan penilaian relevansi konteks. Mempraktikkan konsep pengujian keamanan dasar untuk mengidentifikasi dan memitigasi kerentanan prompt injection. Kurikulum mengalir secara logis dari definisi dasar evaluasi AI ke alur kerja pengujian praktis. Anda akan membaca contoh tertulis langkah demi langkah yang mendemonstrasikan cara menyiapkan pipeline pengujian yang andal untuk aplikasi AI modern. Kursus ini dirancang untuk pemula, profesional QA, dan calon pengembang dengan pengetahuan pemrograman dasar yang ingin mempelajari cara menguji aplikasi AI. Tidak diperlukan keahlian machine learning sebelumnya. Mulailah membaca hari ini untuk membangun keterampilan yang diperlukan untuk mengevaluasi dan menguji aplikasi LLM modern dengan percaya diri.