LangSmith ile AI Agent Değerlendirmesinin Temelleri

AI agent'ları daha karmaşık hale geldikçe, gerçek dünya senaryolarında güvenilir bir şekilde davranmalarını sağlamak kritik önem taşır. Uygun test ve izleme (tracing) olmadan, bir agent'ın neden başarısız olduğunu veya halüsinasyon gördüğünü anlamak tahmin yürütmek gibi hissettirebilir. Bu kurs, LangSmith kullanarak AI agent'larını değerlendirmek için yapılandırılmış, yazılı bir rehber sunar. Agentic AI ve LLM davranışının temel kavramlarıyla başlayacak, ardından yürütme yollarını izleme, veri kümeleri oluşturma ve performansı kıyaslama (benchmarking) için pratik tekniklere geçeceksiniz. Bu metin tabanlı yolculuğun sonunda, doğruluk ve güvenilirliği nasıl ölçeceğinizi öğrenecek ve agent uygulamalarını prototipten üretime taşıma konusunda güven kazanacaksınız. Neler öğreneceksiniz: • Temel AI agent terminolojisini ve geleneksel yazılım testlerinin neden yetersiz kaldığını anlayın. • Karmaşık prompt'ları ve araç çağrılarını (tool calls) hata ayıklamak için agent yürütme yollarını izleyin (trace). • Agent performansını zaman içinde kıyaslamak (benchmark) için değerlendirme veri kümeleri oluşturun ve yönetin. • LLM-as-a-judge teknikleri dahil olmak üzere modern değerlendirme modellerini uygulayın. • Retrieval-Augmented Generation (RAG) kalitesini ve agent akıl yürütme adımlarını ölçün. • Üretime hazır agent iş akışlarını izlemek için LangSmith projelerini yapılandırın. Müfredat, net yazılı açıklamalar ve pratik kod parçacıkları kullanarak AI agent'larının temel tanımlarından uygulamalı değerlendirme iş akışlarına kadar mantıklı bir şekilde ilerler. Hataların nasıl yakalanacağını ve agent güvenilirliğinin nasıl artırılacağını gösteren adım adım senaryoları okuyacaksınız. Bu kurs, yeni başlayanlar ve AI değerlendirmesine yeni başlayan geliştiriciler için tasarlanmıştır; LangSmith veya ileri düzey makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerekmez. Modern AI agent'larını test etmek ve kıyaslamak (benchmarking) için temel becerilerde ustalaşmak için bugün okumaya başlayın.