AI Evals: как тестировать, оценивать и улучшать AI-системы

AI Evals Certification — это практический курс по тестированию, оценке качества и мониторингу генеративных AI-систем. Обучение помогает выстроить системный подход к AI Evals, находить слабые места в LLM-продуктах, снижать риски перед запуском и уверенно улучшать AI-системы после выхода в продакшен.

О курсе AI Evals Certification

Курс посвящён оценке и контролю качества современных GenAI-продуктов: чат-ботов, AI-ассистентов, RAG-систем, агентных решений, мультимодальных моделей и других продуктов на базе больших языковых моделей. Участники разберут, как проектировать evals до релиза, выбирать метрики, собирать тестовые наборы данных и использовать результаты оценки для принятия продуктовых и инженерных решений.

Чему вы научитесь

• Строить процесс AI Evals внутри продуктовой, ML- или QA-команды.
• Определять критерии качества для LLM- и GenAI-систем с учётом бизнес-целей.
• Выбирать между ручной, полуавтоматической и автоматизированной оценкой AI-продуктов.
• Разрабатывать качественные и количественные метрики для оценки ответов модели.
• Создавать тестовые наборы данных и сценарии для проверки поведения AI-систем.
• Использовать подход LLM-as-a-Judge и понимать его ограничения.
• Отслеживать деградацию качества, ошибки, галлюцинации и другие сбои после релиза.
• Применять онлайн-evals для мониторинга AI-систем в продакшене.
• Связывать результаты evaluation с продуктовой аналитикой и бизнес-эффектом.
• Внедрять защитные механизмы, governance-подходы и контроль рисков.

Программа обучения

Основы AI Evals и качества GenAI-продуктов

В первой части курса рассматриваются принципы оценки генеративных AI-систем, типовые ошибки LLM-продуктов и роль evals в жизненном цикле разработки. Участники разберут, почему стандартного QA часто недостаточно для AI-систем и как заранее проектировать критерии успешного поведения модели.

Метрики, критерии и тестовые наборы данных

Этот блок посвящён разработке метрик и evaluation-наборов. Вы узнаете, как формировать датасеты для тестирования, сегментировать пользовательские сценарии, оценивать точность, полноту, релевантность, безопасность, полезность и соответствие ответов ожидаемым требованиям.

Ручная и автоматизированная оценка

Курс помогает понять, когда стоит использовать экспертную ручную разметку, когда достаточно автоматической проверки, а когда нужен гибридный подход. Отдельно разбираются преимущества и ограничения автоматизированных evals, включая оценку с помощью LLM-as-a-Judge.

Мониторинг AI-систем в продакшене

Участники изучат, как отслеживать поведение модели после запуска: выявлять деградацию, анализировать пользовательские запросы, контролировать качество ответов, фиксировать инциденты и принимать решения об откате, доработке или масштабировании изменений.

Evaluation-Driven Development

Практическая часть курса знакомит с подходом Evaluation-Driven Development, при котором evaluation становится частью разработки AI-продукта. Результаты тестирования используются для приоритизации улучшений, проверки гипотез, контроля релизов и последовательного повышения качества системы.

AI Governance, риски и безопасность

Отдельный модуль посвящён управлению рисками, требованиям к безопасному внедрению AI, контролю нежелательного поведения моделей и созданию защитных механизмов. Также рассматриваются современные подходы к AI Governance и качеству AI-систем на уровне организации.

Практическая часть курса

В ходе обучения участники выполняют полноценный практический проект по AI Evals: от постановки целей и выбора метрик до построения процесса оценки и анализа результатов. Такой формат помогает не просто изучить теорию, а применить её к реальным задачам тестирования и улучшения AI-продуктов.

• Разработка критериев качества для AI-системы.
• Формирование тестовых сценариев и evaluation-датасета.
• Настройка ручной или автоматизированной оценки.
• Анализ результатов и выявление проблемных зон.
• Подготовка рекомендаций по улучшению модели или продукта.
• Применение EDD для дальнейших итераций разработки.

Бонусные темы и экспертные разборы

Помимо основной программы, курс включает дополнительные материалы и экспертные лекции по актуальным направлениям оценки AI-систем. Участники познакомятся с современными инструментами и подходами, которые применяются в командах, создающих GenAI-продукты.

• LLM-as-a-Judge и особенности использования языковых моделей для оценки ответов.
• Мультимодальные evals для систем, работающих с текстом, изображениями и другими форматами данных.
• Инструменты сторонних поставщиков для мониторинга, тестирования и анализа качества AI.
• AI Governance и организационные процессы контроля качества.
• Оценка бизнес-эффекта и связь AI Evals с продуктовыми метриками.

Кому подойдёт курс

• Продакт-лидерам и Product Managers, которые отвечают за запуск и развитие GenAI-продуктов.
• Data Scientists и ML-инженерам, которым нужно системно оценивать качество моделей и AI-пайплайнов.
• QA- и Test-инженерам, переходящим к тестированию LLM, AI-ассистентов и генеративных систем.
• AI-инженерам и разработчикам, которые внедряют evaluation в процесс разработки.
• Руководителям команд, которым важно управлять рисками, качеством и надёжностью AI-решений.

Результаты после прохождения курса

После обучения вы сможете выстроить понятный и воспроизводимый процесс оценки AI-систем: определить, что именно нужно измерять, какие данные использовать, как интерпретировать результаты и какие решения принимать на их основе.

• Понимать, как тестировать LLM- и GenAI-продукты до и после релиза.
• Проектировать систему evals под конкретные бизнес- и пользовательские сценарии.
• Выявлять галлюцинации, нерелевантные ответы, небезопасное поведение и деградацию качества.
• Использовать метрики и аналитику для улучшения AI-продукта.
• Организовывать мониторинг AI-систем в промышленной среде.
• Применять AI Evals как постоянный процесс повышения качества, а не разовую проверку.

Почему важно изучать AI Evals

Генеративные AI-системы могут вести себя непредсказуемо: давать неточные ответы, менять качество после обновления модели, плохо работать на отдельных сегментах запросов или создавать риски для бизнеса. Поэтому оценка AI-систем становится ключевым этапом разработки и эксплуатации AI-продуктов.

AI Evals Certification помогает получить практические навыки, необходимые для безопасного запуска, контроля качества и постоянного улучшения AI-систем в реальных условиях.