أساسيات تقييم وكلاء AI باستخدام LangSmith

مع زيادة تعقيد وكلاء AI، يصبح ضمان تصرفهم بشكل موثوق في سيناريوهات العالم الحقيقي أمراً بالغ الأهمية. بدون الاختبار والتتبع المناسبين، قد يبدو فهم سبب فشل الوكيل أو حدوث هلوسة وكأنه مجرد تخمين. يوفر هذا الكورس دليلاً مكتوباً ومنظماً لتقييم وكلاء AI باستخدام LangSmith. ستبدأ بالمفاهيم الأساسية لـ agentic AI وسلوك LLM قبل الانتقال إلى التقنيات العملية لتتبع مسارات التنفيذ، وبناء مجموعات البيانات، وقياس الأداء. بنهاية هذه الرحلة القائمة على النصوص، ستعرف كيفية قياس الدقة والموثوقية، مما يمنحك الثقة لنقل تطبيقات الوكلاء من مرحلة النموذج الأولي إلى الإنتاج. ما ستتعلمه: • فهم المصطلحات الأساسية لوكلاء AI وسبب قصور اختبار البرمجيات التقليدي. • تتبع مسارات تنفيذ الوكيل لتصحيح أخطاء المطالبات المعقدة واستدعاءات الأدوات. • بناء وإدارة مجموعات بيانات التقييم لقياس أداء الوكيل بمرور الوقت. • تطبيق أنماط التقييم الحديثة، بما في ذلك تقنيات LLM-as-a-judge. • قياس جودة Retrieval-Augmented Generation (RAG) وخطوات استنتاج الوكيل. • تهيئة مشاريع LangSmith لمراقبة سير عمل الوكلاء الجاهزة للإنتاج. يتدفق المنهج منطقياً من التعريفات الأساسية لوكلاء AI إلى سير عمل التقييم العملي، باستخدام تفسيرات مكتوبة واضحة ومقتطفات برمجية عملية. ستقرأ من خلال سيناريوهات خطوة بخطوة توضح كيفية اكتشاف الأخطاء وتحسين موثوقية الوكيل. تم تصميم هذا الكورس للمبتدئين والمطورين الجدد في مجال تقييم AI—لا يلزم وجود خبرة سابقة مع LangSmith أو التعلم الآلي المتقدم. ابدأ القراءة اليوم لإتقان المهارات الأساسية لاختبار وقياس أداء وكلاء AI الحديثين.