Asas Penilaian AI Agent dengan LangSmith

Memandangkan AI agent menjadi semakin kompleks, memastikan ia berkelakuan secara boleh dipercayai dalam senario dunia nyata adalah kritikal. Tanpa pengujian dan penjejakan yang betul, memahami mengapa agent gagal atau berhalusinasi boleh terasa seperti meneka. Kursus ini menyediakan panduan bertulis yang berstruktur untuk menilai AI agent menggunakan LangSmith. Anda akan bermula dengan konsep asas agentic AI dan tingkah laku LLM sebelum beralih ke teknik praktikal untuk menjejak laluan pelaksanaan, membina set data, dan menanda aras prestasi. Menjelang akhir perjalanan berasaskan teks ini, anda akan tahu cara mengukur ketepatan dan kebolehpercayaan, memberikan anda keyakinan untuk memindahkan aplikasi agent daripada prototaip ke pengeluaran. Apa yang akan anda pelajari: • Memahami terminologi teras AI agent dan mengapa pengujian perisian tradisional tidak mencukupi. • Menjejak laluan pelaksanaan agent untuk menyahpepijat prompt dan panggilan alatan yang kompleks. • Membina dan mengurus set data penilaian untuk menanda aras prestasi agent dari semasa ke semasa. • Menggunakan corak penilaian moden, termasuk teknik LLM-as-a-judge. • Mengukur kualiti Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan langkah penaakulan agent. • Mengkonfigurasi projek LangSmith untuk memantau aliran kerja agent yang sedia untuk pengeluaran. Kurikulum ini mengalir secara logik daripada definisi asas AI agent kepada aliran kerja penilaian praktikal, menggunakan penjelasan bertulis yang jelas dan coretan kod praktikal. Anda akan membaca senario langkah demi langkah yang menggambarkan cara untuk mengesan ralat dan meningkatkan kebolehpercayaan agent. Kursus ini direka untuk pemula dan pembangun yang baru dalam penilaian AI—tiada pengalaman terdahulu dengan LangSmith atau pembelajaran mesin lanjutan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk menguasai kemahiran penting bagi menguji dan menanda aras AI agent moden.