Kiểm tra sách truyện và giao diện người dùng có thể được áp dụng trực tiếp vào thực hành

Xin chào! Như đã thông báo cùng với tin tức xuất bản cuốn sách đầu tay lần trước, khóa học chuyên sâu về 'Đánh giá (Evaluation) AI Agent' cuối cùng đã chính thức mở đăng ký!🎉

Như tôi đã đề cập trong tin nhắn trước đó, nếu cuốn sách đã giúp bạn củng cố "nền tảng lý thuyết và các nguyên tắc cốt lõi" về đánh giá, thì khóa học lần này là một hướng dẫn thực hành và ứng dụng hoàn hảo về việc làm thế nào để tự động hóa và xây dựng chúng thành một hệ thống trong môi trường thực tế.

Như bạn có thể thấy trong mục lục đính kèm, khóa học này chứa đựng đầy đủ các nội dung cốt lõi để quản lý các agent bằng các chỉ số khách quan, thay vì chỉ dừng lại ở các thử nghiệm chủ quan.

📌 Nội dung chính của bài giảng

• Tất cả về xây dựng Golden Dataset: Kỹ thuật tạo tập dữ liệu đánh giá hiệu quả sử dụng thư viện RAGAS, LangSmith, Custom Agent và Claude Code Agent Skill

• Thực hành đánh giá (Evaluation) đa chiều: Từ đánh giá e2e để xem xét độ chính xác của câu trả lời cuối cùng, đến đánh giá thành phần (Component Evaluation) để kiểm chứng xem tài liệu có được truy xuất tốt hay không và các công cụ có được sử dụng đúng trình tự (Trajectory) hay không.

• Áp dụng các khung và chỉ số đánh giá nâng cao: Các chỉ số đánh giá Agent do Anthropic đề xuất, cùng với phương pháp đo lường tiềm năng (pass@k) và tính nhất quán (pass^k) của AI

• Phương án xây dựng hệ thống đánh giá bền vững

Không chỉ dừng lại ở việc 'triển khai' Agent, đây sẽ là người hướng dẫn chắc chắn nhất cho những ai muốn 'chứng minh' và tối ưu hóa bằng dữ liệu câu hỏi: "Liệu AI của tôi có luôn hoạt động đúng không?" ở cấp độ production. Nếu bạn đã xây dựng nền tảng vững chắc qua sách, hãy trực tiếp trải nghiệm 'sự hoàn thiện của đánh giá' thông qua khóa học thực hành tiếp nối này!

Đang có chương trình giảm giá Early Bird 30% nhân dịp ra mắt, hãy trải nghiệm ngay 'sự hoàn thiện của đánh giá' dựa trên nền tảng lý thuyết vững chắc mà bạn đã tích lũy từ cuốn sách!

https://inf.run/k5fDe

Xin chào, tôi là Kang Byung Jin.

Xin chào, gần đây tôi đã có cơ hội tốt để tham gia 'Ace Report' của And Studio và chia sẻ câu chuyện sự nghiệp của mình.

Tôi đang đứng trước một khởi đầu mới, nhưng thay vì video này đề cập đến bí quyết chuyển việc vào các công ty công nghệ lớn, nó đã trở thành một dịp để tôi bình tĩnh chia sẻ những suy nghĩ mà tôi đã trăn trở và trải nghiệm trong suốt thời gian làm việc.

Nhìn lại, sự nghiệp của tôi có lẻ gần với thất bại hơn là thành công. Có những trải nghiệm khởi nghiệp và đóng cửa không được ghi lại trên LinkedIn, những khoảnh khắc trượt việc nhiều hơn rất nhiều so với được nhận. Nhưng tôi nghĩ chính nhờ những bài học và kinh nghiệm thu được trong quá trình đó mà có được tôi ngày hôm nay.

Tiêu đề 'Người làm việc giỏi' có thể hơi ngại ngùng một chút, nhưng tôi hy vọng câu chuyện của mình về việc không ngừng thử thách và học hỏi trong quá trình đó sẽ có thể chạm đến những người đang có những băn khoăn tương tự, dù chỉ một chút.

Dành thời gian xem và chia sẻ suy nghĩ về video sẽ là động lực lớn cho tôi.

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

Cảm ơn tất cả các học viên đã tham gia khóa học, và trong quá trình học tập nếu có những phần giải thích chưa đầy đủ, những phần khó hiểu, cũng như những khó khăn mà các bạn gặp phải khi áp dụng vào công việc thực tế, hãy đăng câu hỏi lên và tôi sẽ trả lời nhanh nhất có thể.

Cảm ơn bạn

Kang Byung Jin gửi

Bạn đang cân nhắc việc phát triển/vận hành các dịch vụ LLM? Chúng tôi cung cấp thông tin này vì công ty chúng tôi đang có kế hoạch tổ chức một cuộc gặp gỡ để chia sẻ bí quyết vận hành/phát triển LlamaIndex và LLM.

Ngày kết nối GenAI lần thứ 2, Hội thảo LLM dành cho các nhà phát triển muốn vận hành hoặc bắt đầu dịch vụ LLM, sẽ được tổ chức tại GS Tower vào ngày 26 tháng 9. Sự kiện này được tổ chức bởi cộng đồng Đổi mới mở 52g của Tập đoàn GS với sự cộng tác của LlamaIndex và Pie&AI của DeepLearning.AI. Kỹ sư AI Pierre-Loic Doulcet của LlamaIndex sẽ thuyết trình tại chỗ, còn Hoon Heo của Liner và nhà nghiên cứu AutoRAG Jeffrey Kim sẽ đến để chia sẻ bí quyết và hiểu biết sâu sắc liên quan đến phát triển dịch vụ LLM. Chúng tôi hy vọng bạn sẽ có được nhiều hiểu biết sâu sắc từ các kỹ sư AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau và có cơ hội kết nối trong bữa tiệc bia sau!

[Hướng dẫn] GenAI Connect Day #2: LlamaIndex x 52g

📅 Ngày: 2024. 9. 26. (Thứ Năm) 6:30 chiều ~

🏢 Địa điểm: GS Tower tầng 25 Keeeet Open Hall

👍 Đối tượng: Nhà phát triển phát triển dịch vụ sử dụng LLM

🚨 Thời gian nộp đơn: 2024. 9. 9 (Thứ Hai) ~ 2024. 9. 24 (Thứ Ba)

✅ Giới thiệu diễn giả và link ứng tuyển: https://bit.ly/52g-genai-2

🚀 Yêu cầu: Giám đốc Công ty TNHH GS Kang Byeong-jin ( jason.kang@gs.co.kr )

Mặc dù nó chưa được biết chính thức (?), nhưng chúng tôi có kế hoạch chuẩn bị nhiều sản phẩm khác nhau cho các nhà phát triển, vì vậy hãy dành nhiều sự quan tâm cho chúng tôi!

Xin chào, đây là Kang Byeong-jin.

Chúng tôi đã phát hành khóa học về cách xây dựng RAG bằng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phổ biến gần đây.

Ngày nay, đó là công việc chính của tôi ở nơi làm việc và tôi đã gặp rất nhiều rắc rối với nó kể từ năm ngoái... vì vậy tôi đã chuẩn bị bài giảng với hy vọng người khác sẽ bớt gặp rắc rối hơn.

Bài giảng sử dụng OpenAI API và LangChain nên bạn có thể dễ dàng theo dõi bằng cách sử dụng các gói được sử dụng trong LangChain như Claude, Cohere, Upstage, v.v. Nếu xem nội dung bài giảng, bạn chỉ có thể sử dụng ChatAnthropic , ChatCohere , ChatUpstage v.v. cho những phần tương ứng với llm trong LCEL, còn những ai muốn sử dụng Ollama và Llama3 thì có thể sử dụng ChatOllama .

Nếu bạn cần một bài giảng bằng Ollama hoặc có bất cứ điều gì muốn biết thêm về LLM, vui lòng để lại nhận xét về bài giảng hoặc câu hỏi về bài giảng hoặc gửi tin nhắn đến jasonkang14@gmail.com . Nó sẽ rất hữu ích trong việc chuẩn bị cho bài giảng tiếp theo!

Xin chào! Đây là Kang Byung Jin.

Cảm ơn những người đã tham gia khóa học Storybook.

Tháng trước, roberto park đã nói trong một câu hỏi bài giảng rằng các gói npm đã phân phối không thể được sử dụng trong Next.js. Khi tôi kiểm tra, tôi thấy rằng có vấn đề trong quá trình xây dựng trước khi triển khai gói npm. Trong trường hợp của Vite, bản thân hệ thống thiết kế được làm bằng Vite nên nó tương thích phần nào nên tôi đoán mình đã bỏ qua mà không thể kiểm tra được. Chúng tôi xin lỗi vì bất kỳ sự bất tiện nào gây ra.

Vì vậy, ngay khi đi công tác về, tôi đã biên tập và quay phim phần đó và cập nhật vào ngày hôm nay. Phụ đề Infron xuất sắc đến mức tôi có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian chỉnh sửa. Nó hiện đang được mã hóa nên bạn có thể xem được video cập nhật sau khoảng 10 đến 15 phút. Chúng tôi cũng sẽ cập nhật các tài liệu bài giảng được viết bằng Notion cho phù hợp. Tôi nghĩ sẽ là một ý tưởng hay nếu những ai đã tham gia khóa học này nên xem qua!

Ngoài ra, nếu bạn viết đánh giá khóa học và đăng ký cố vấn thông qua biểu mẫu Google, chúng tôi sẽ gặp từng bạn trực tuyến! Tôi cũng có lịch gặp ai đó vào thứ Năm tuần này. Nếu bạn đang nghe giảng và muốn chia sẻ điều gì đó mà bạn muốn đặt câu hỏi hoặc một vấn đề bạn gặp phải khi phát triển tại một công ty mà bạn không thể giải quyết được. chia sẻ công khai, vui lòng đăng ký để được tư vấn!

Một lần nữa xin cảm ơn những người đã tham gia khóa học và chúng tôi sẽ trở lại với một khóa học tốt hơn vào nửa cuối năm nay.

Giấc mơ của Kang Byeong Jin

Xin chào! Đây là Kang Byeong Jin,

Đã hai tháng trôi qua kể từ khi khóa học được phát hành, Storybook đã chuyển đổi phiên bản 8.x tiền phát hành thành phiên bản chính thức.

Do đó, gói được nhập trong Kiểm tra tương tác đã được sửa đổi.

Không có thay đổi nào trong mã nguồn, nhưng đường dẫn nhập đã thay đổi, vì vậy vui lòng tham khảo nó như phần giải thích trong tài liệu bài giảng.

Cảm ơn seungseoupahn đã báo cáo câu hỏi bài giảng!