一门专注于评估人工智能、大语言模型（LLM）和自主AI智能体质量、可靠性与安全性的实践课程
课程时长：19小时 1920X1080 mp4 语言：英语 含课程文件
你将学到什么
理解AI评估如何运作
了解为什么单元测试和传统QA在非确定性系统上会失效
衡量AI质量，如准确性、安全性、可靠性、成本和延迟
通过错误分析将真实故障转化为你的第一批评估
在几分钟而非几天内，追踪多步骤智能体轨迹并找出出错之处
构建你信任的LLM评判器
使用LLM作为评判器自动对输出评分
编写行为如同断言的通过/失败评分标准
在依赖每个评判器之前，用人工审核对其进行验证
在攻击者之前对智能体进行红队测试
用提示注入和越狱攻击你自己的智能体
使用Promptfoo自动化红队测试
添加上下文防护措施，在不阻挡真实用户的情况下阻止攻击
让你的智能体通过安全与对抗性审查，使你的安全团队认真对待
构建有意义的评估数据集
从真实流量加上经过验证的合成数据构建黄金数据集
像代码一样对数据集进行版本管理，使结果保持可复现
使用RAGAS指标对RAG流水线评分
在不同维度上评估智能体
测试智能体是否以正确的参数调用正确的工具
评判智能体的完整轨迹和最终答案
捕捉隐藏在多智能体交接中的故障
在生产环境中运行评估
将评估接入CI/CD，使回归问题永远不会被合并
监控实时流量
捕捉模型和数据漂移
交付完整的评估系统
完成一个 capstone 项目：从未经测试的智能体到带门控、受监控的流水线
选择仍能满足你质量门槛的最便宜模型
将每一次事故转化为永久的回归测试
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