Курс на Stepik
Обложка курса «Как тестировать LLM и RAG для чайников » на Stepik
Бесплатно

Как тестировать LLM и RAG для чайников ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Как понять, что LLM действительно работает хорошо? В этом практическом курсе вы научитесь тестировать LLM и RAG-системы, создавать evaluation-кейсы, находить ошибки генерации и поиска, использовать LLM-as-a-Judge и сравнивать версии AI-ассистентов перед релизом. Курс поможет разобраться в основах LLM Evaluation и построить первый подход к проверке качества AI-систем без сложной математики и глубокого ML-бэкграунда.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Количество уроков 7
Тесты в курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Количество квизов 16
Обновления курса «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Обновления курса — —
Дата публикации курса «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Как тестировать LLM и RAG для чайников »Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников » 1 раздел Уроки в курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников » 7 уроков Тесты в курсе «Как тестировать LLM и RAG для чайников » 16 тестов Последнее обновление курса «Как тестировать LLM и RAG для чайников » обн. 25 августа 2026

Практика тестирования LLM и RAG-систем

7 уроков
1. Почему LLM нельзя тестировать обычными автотестами ↗
2. Создаём Evaluation Dataset для RAG ↗
3. Как измерить качество LLM ↗
4. Почему RAG ошибается и как найти причину ↗
5. LLM-as-a-Judge проверяем ответы AI ↗
6. Как сравнивать версии LLM и Prompt ↗
7. Можно ли выпускать AI в Production ↗