学习经过实战验证的方法，快速优化AI应用，适配各类业务场景，打造效率领先同行的AI系统。
课程说明
摒弃AI应用开发中的盲目摸索，全程采用数据驱动的开发思路，让项目推进更科学、更高效。
不少开发者在搭建AI应用时，常会遇到诸多困惑：当输出结果存在随机性、需要主观判定时，该如何开展测试？调整提示词后，怎样确认不会影响原有功能？研发精力该聚焦在哪些环节，是否需要全覆盖测试？暂无业务数据与客户基础时，该从何处起步？该监控哪些核心指标、选用什么工具、挑选适配模型？AI测试与评估能否实现自动化，又该如何保障结果可信？
如果你也对这些问题没有清晰答案，那么这门课程正是为你量身打造。本课程为实操类课程，面向工程师与技术产品经理，适合具备编码基础，或是愿意动手实践的学习者。
课程内容
第一课：基础与LLM应用评估生命周期
- 解读LLM应用评估的重要性，分析其对业务发展的价值与风险规避作用
- 梳理LLM输出评估的独有难点，总结常见故障模式与上下文依赖问题
- 掌握从开发到上线全流程的生命周期管理方法
- 学习基础监测工具与可观测性搭建，实时追踪系统运行状态
- 入门错误分析思路，掌握问题分类方式
第二课：系统的错误分析
- 借助高质量合成数据完成数据初始化搭建
- 掌握数据标注技巧与定性数据分析方法
- 将排查出的问题转化为可落地的优化方案
- 总结分析工作中的常见误区，掌握规避技巧
- 实操训练：搭建并迭代错误追踪系统
第三课：实施有效的评估
- 运用代码结合LLM裁判的方式设定评估指标
- 掌握单条输出与整体系统性能的评估技巧
- 学习数据集搭建规范，合理整理输入数据与参考数据
- 实操训练：搭建自动化评估流程
第四课：协作评估实践
- 设计高效的团队协同评估流程
- 运用统计方式衡量标注人员的评估一致性
- 掌握统一评估标准的实用方法
- 实操训练：在分组协作中达成评估共识
第五课：架构特定的评估策略
- 检测RAG系统的检索相关性与内容真实性
- 测试多步骤运行链路，及时发现错误传导问题
- 评估工具调用合理性与多轮对话体验质量
- 掌握文本、图像、音频多模态交互场景的评估方案
- 实操训练：针对不同系统架构定制专属测试套件
第六课：生产监控与持续评估
- 搭建追踪、链路及会话监测体系，提升系统可观测性
- 在CI/CD流程中配置自动化评估关卡
- 掌握多组实验数据的横向对比方法
- 部署安全防护与质量管控机制
- 实操训练：设计专业的运行监控仪表盘
第七课：高效的持续人工审查系统
- 学习科学抽样方法，提升人工审查的整体效率
- 优化操作界面，帮助审核人员提升工作效率
- 实操训练：搭建长效的意见反馈收集系统
第八课：成本优化
- 量化分析LLM应用的投入成本与实际收益
- 根据查询难度智能分配运行模型，合理控本
- 实操训练：对真实应用进行成本优化调整
课程收获
熟练运用各类优质工具，精准发现、诊断AI故障，并合理划分优化优先级。课程整合了大量实战经验，帮你省去反复试错的过程。
即便暂无用户数据，也能依靠合成数据完成前期测试；积累用户数据后，更能最大化挖掘数据价值。助力你搭建数据闭环体系，让AI应用在迭代中持续优化，充足的样本数据也能满足提示词调试、功能测试与模型微调等各类需求。
掌握AI评估流程自动化方案，深入了解LLM裁判的设计逻辑与信任机制，同时借助AI能力优化提示词、生成元数据，高效完成各类辅助工作。
让AI的输出效果贴合自身业务标准与判断要求。结合三十余个AI落地项目的经验，全面讲解AI运行异常的各类情况，规避行业高频问题。
面对繁杂的测试内容、数据信息与优化方向，课程传授成熟的数据驱动工作方法，帮你聚焦核心问题，避免资源与成本的无谓消耗。
动手练习、示例和代码
课程配备全流程实操案例、参考示例与完整代码，侧重实战教学，拒绝纯理论讲解，确保学员真正掌握实用技能。
个性化指导
设置专属答疑时段，学员可结合自身项目与疑问，获得针对性解答与指导。