Flutterで作るLLMチャットボット (feat. Gemini)

こんにちは！先日、私の初の著書出版のニュースとともにお知らせしていた「AIエージェント評価（Evaluation）」深掘り講義がついにオープンしました！🎉

前回お送りしたメッセージでお伝えした通り、本を通じて評価に関する「理論的な土台と核心原則」を固めたとすれば、今回の講義は実務環境でこれをどのように自動化し、システムとして構築するのかについての完璧な実習および適用ガイドです。

添付された目次でご覧いただけるように、主観的なテストを超えて客観的な指標でエージェントを管理するための核心的な内容をぎっしりと詰め込みました。

📌 主な講義内容

• Golden Dataset構築のすべて： RAGASライブラリ、LangSmith、カスタムエージェント、およびClaude Code Agent Skillを活用した効率的な評価データセット生成手法

• 多角的な評価（Evaluation）の実習：最終回答の正確性を確認するe2e評価から、ドキュメントを適切に取得できたか、ツールを正しい順序（Trajectory）で活用したかを検証するコンポーネント評価（Component Evaluation）まで

• 高度な評価指標およびフレームワークの適用： Anthropic推奨のエージェント評価指標、そしてAIの潜在能力(pass@k)と一貫性(pass^k)を測定する方法

• 持続可能な評価システムの構築方法

単にエージェントを「実装」することを超えて、プロダクションレベルで自分のAIが「常に正しく動作しているか？」をデータで「証明」し、最適化したい方々にとって、最も確かなガイドとなるでしょう。本でしっかりとした基礎を固めたなら、次は続く今回の実習講義を通じて「評価の完成」を直接体験してみてください！

発売記念アーリーバード30%割引中ですので、本で固めたしっかりとした理論をベースに、今すぐ'評価の完成'を体験してみてください！

https://inf.run/k5fDe

こんにちは、カン・ビョンジンです。

こんにちは、最近良い機会に恵まれ、アンドスタジオの「エースレポート」に参加して私のキャリアストーリーを共有することになりました。

新しいスタートを控えていますが、この動画がビッグテックへの転職のノウハウを扱うというよりは、私がこれまで仕事に向き合いながら悩み、経験してきた思いを淡々と語る場となりました。

振り返ってみると、私のキャリアは成功よりも失敗に近かったと思います。LinkedInには記録されていない創業と廃業の経験、合格よりもはるかに多かった不合格の瞬間がありました。しかし、その過程で得た学びと教訓があったからこそ、今の私があると思います。

「仕事のできる人」というタイトルは少し恥ずかしいですが、絶えず挑戦し、その中で学ぼうとした私の話が、似たような悩みを抱えている方々に少しでも届くことを願っています。

お時間を割いてご視聴いただき、動画についてのご感想もお聞かせいただければ大きな励みになります。

https://youtu.be/UR9PL1Jz-qs?si=nYUszHC3GrU21K-Q

受講していただいている受講生の皆様、ありがとうございます。講義を受講される中で説明が不足している部分や、理解できない部分、そして現場で適用される際に直面される困難については、質問として投稿していただければ、できるだけ迅速にお答えいたします。

ありがとうございます

강병진より