Nền tảng của việc Đánh giá AI Agent với LangSmith

Khi các AI Agent ngày càng trở nên phức tạp, việc đảm bảo chúng hoạt động đáng tin cậy trong các tình huống thực tế là vô cùng quan trọng. Nếu không có quy trình kiểm thử và truy vết (tracing) phù hợp, việc hiểu lý do tại sao một agent thất bại hoặc gặp hiện tượng ảo giác (hallucinated) có thể giống như đang đoán mò. Khóa học này cung cấp một hướng dẫn bằng văn bản có cấu trúc để đánh giá các AI Agent bằng cách sử dụng LangSmith. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm nền tảng về agentic AI và hành vi của LLM trước khi chuyển sang các kỹ thuật thực tế để truy vết các đường dẫn thực thi, xây dựng tập dữ liệu và đánh giá hiệu năng (benchmarking). Kết thúc hành trình dựa trên văn bản này, bạn sẽ biết cách đo lường độ chính xác và độ tin cậy, giúp bạn tự tin đưa các ứng dụng agent từ bản thử nghiệm sang giai đoạn production. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu các thuật ngữ cốt lõi về AI Agent và lý do tại sao các phương pháp kiểm thử phần mềm truyền thống lại không đáp ứng được yêu cầu. • Truy vết các đường dẫn thực thi của agent để gỡ lỗi các prompt phức tạp và các tool calls. • Xây dựng và quản lý các tập dữ liệu đánh giá để đánh giá hiệu năng (benchmarking) của agent theo thời gian. • Áp dụng các mô hình đánh giá hiện đại, bao gồm các kỹ thuật LLM-as-a-judge. • Đo lường chất lượng Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các bước suy luận của agent. • Cấu hình các dự án LangSmith để giám sát các quy trình làm việc của agent đã sẵn sàng cho production. Chương trình học được sắp xếp logic từ các định nghĩa cơ bản về AI Agent đến các quy trình đánh giá thực tế, sử dụng các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các code snippets thực hành. Bạn sẽ đọc qua các tình huống từng bước minh họa cách phát hiện lỗi và cải thiện độ tin cậy của agent. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển mới làm quen với việc đánh giá AI—không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với LangSmith hoặc machine learning nâng cao. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để nắm vững các kỹ năng thiết yếu trong việc kiểm thử và đánh giá hiệu năng (benchmarking) các AI Agent hiện đại.