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网站推广优化哪家公司好,桔子seo网,自己做网站地图,连云港网站排名优化1. 培训总体介绍 LangChain框架Evaluations使用培训是一套全面的学习资源#xff0c;旨在帮助开发者掌握如何评估和优化基于LangChain框架构建的AI应用程序#xff0c;特别是RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统。本培训涵盖了从基础评估方法到高级评估技术的完整知…1. 培训总体介绍LangChain框架Evaluations使用培训是一套全面的学习资源旨在帮助开发者掌握如何评估和优化基于LangChain框架构建的AI应用程序特别是RAG检索增强生成系统。本培训涵盖了从基础评估方法到高级评估技术的完整知识体系包括多种评估工具、平台和方法论。培训内容主要围绕以下几个核心方面展开数据集生成与管理学习如何创建高质量的评估数据集评估指标与方法掌握多种评估技术和指标专业评估平台熟悉LangSmith、RAGAS、LangFuse等评估工具实际应用案例通过实践案例理解评估技术的应用通过本培训开发者将能够系统性地评估AI应用的性能识别潜在问题并进行针对性优化从而提升应用质量和用户体验。2. 培训材料介绍基础评估技术701-GenerateSyntheticTestDataset.html简介本材料介绍如何使用RAGAS框架生成RAG系统的合成测试数据集。内容涵盖案例目标、技术栈Python、LangChain、RAGAS等、环境配置及实现步骤帮助开发者创建高质量的评估数据集为后续系统评估奠定基础。702-Evaluation-using-RAGAS.html简介详细讲解如何使用RAGAS评估RAG系统的性能。内容包括评估指标如忠实度、答案相关性、上下文精确度等、数据集准备和结果解读帮助开发者全面了解RAG系统的表现。703-HF-Upload.html简介提供Hugging Face数据集上传的完整教程。内容包括CSV格式转换为Dataset格式、API令牌配置和上传流程帮助开发者将评估数据集共享到Hugging Face平台。LangSmith评估平台704-LangSmith-Dataset.html简介介绍如何使用LangSmith创建RAG评估数据集。内容包括案例目标、技术栈Python 3.11.11、LangSmith、LangChain等、环境配置和实现步骤展示LangSmith平台在数据集管理方面的强大功能。705-LangSmith-LLM-as-Judge.html简介深入讲解LLM-as-Judge评估方法的原理与应用。内容包括评估原理、技术栈Python 3.11.9、LangSmith等和评估器使用展示如何利用大型语言模型作为评估器来评估AI系统输出。706-LangSmith-Embedding-Distance-Evaluation.html简介介绍基于嵌入距离的评估方法。内容包括评估原理、技术栈和多种嵌入模型与距离度量的应用帮助开发者理解如何通过向量空间中的距离来评估文本相似度和质量。707-LangSmith-Custom-LLM-Evaluation.html简介展示如何使用LangSmith创建自定义LLM评估器来评估RAG系统性能。内容包括案例目标、技术栈LangSmith、LangChain、OpenAI等和实现步骤帮助开发者根据特定需求定制评估标准。708-LangSmith-Heuristic-Evaluation.html简介讲解启发式评估方法涵盖ROUGE、BLEU等传统NLP指标在RAG系统评估中的应用。内容帮助开发者理解如何使用基于规则的评估方法来快速评估文本质量。709-CompareEvaluation.html简介展示模型比较评估方法包括使用LangSmith比较不同LLM模型在RAG系统中的表现及回测方法。内容帮助开发者选择最适合其应用场景的模型。710-LangSmith-Summary-Evaluation.html简介介绍使用LangSmith摘要评估器评估RAG系统性能的方法。内容包括案例目标、技术栈LangChain、LangSmith、OpenAI API、Ollama等和实验级别评估指标计算帮助开发者评估摘要质量。711-Groundedness-Evaluation.html简介讲解基础性评估方法涵盖Upstage API和自定义检查器的使用。内容帮助开发者评估AI生成内容的真实性和可靠性减少幻觉现象。712-LangSmith-Pairwise-Evaluation.html简介介绍成对评估技术包括模型比较方法和LangSmith集成流程。内容帮助开发者通过直接比较两种模型输出来评估相对性能。713-LangSmith-Repeat-Evaluation.html简介展示如何使用LangSmith进行重复评估以评估RAG系统的稳定性和一致性。内容包括多次运行相同实验的方法帮助开发者了解系统在不同运行中的表现差异。714-LangSmith-Online-Evaluation.html简介介绍LangSmith的在线评估功能包括实时评估RAG系统性能、幻觉检测和上下文召回评估。内容帮助开发者在生产环境中持续监控系统性能。LangFuse评估平台715-LangFuse-Online-Evaluation.html简介展示如何使用LangFuse平台对LangGraph应用程序进行观察和跟踪。内容包括LangFuse的跟踪、日志记录和评估功能帮助开发者实现LLM应用程序的全面可观察性。3. 培训总结LangChain框架Evaluations使用培训提供了一套全面、系统的评估知识体系涵盖了从基础评估技术到高级评估平台的完整内容。通过本培训开发者能够掌握评估基础理解RAG系统评估的基本概念、指标和方法学会使用RAGAS等工具进行基础评估。熟练使用专业平台掌握LangSmith和LangFuse等专业评估平台的使用包括数据集管理、在线评估、自定义评估器创建等高级功能。应用多种评估技术学习LLM-as-Judge、嵌入距离评估、启发式评估、成对评估等多种评估技术能够根据不同场景选择合适的评估方法。实现持续优化通过重复评估和在线评估实现AI应用的持续监控和优化确保系统在生产环境中的稳定性和可靠性。提升开发效率通过系统化的评估流程快速识别和解决AI应用中的问题提高开发效率和产品质量。本培训不仅提供了理论知识还包含了大量实践案例和代码示例帮助开发者将所学知识直接应用于实际项目中。通过掌握这些评估技术开发者能够构建更加可靠、高效和用户友好的AI应用程序推动AI技术的实际应用和价值实现。