AI Evals на практике: для инженеров и продакт-менеджеров

AI Evals in Practice: For Engineers & PMs — практический курс, посвящённый оценке качества, надёжности и безопасности искусственного интеллекта, больших языковых моделей (LLM) и автономных ИИ-агентов. Вы научитесь создавать полноценные системы тестирования AI-приложений, выявлять ошибки, измерять производительность и контролировать качество ИИ-продуктов на всех этапах — от разработки до эксплуатации в production.

В отличие от традиционного программного обеспечения, поведение ИИ-систем не всегда предсказуемо. Один и тот же запрос может приводить к разным результатам, а стандартные модульные тесты и привычные подходы к QA не способны выявить все потенциальные проблемы.

На курсе вы разберётесь, как использовать AI Evals для систематической оценки работы ИИ, автоматизировать проверку результатов с помощью LLM-as-a-Judge, тестировать агентов на устойчивость к атакам и интегрировать оценочные механизмы в CI/CD.

Обучение построено вокруг практических задач. Вы создадите работающего ИИ-агента, настроите сбор трассировок, разработаете собственный фреймворк оценки качества и постепенно превратите его в полноценную систему тестирования и мониторинга.

Чему вы научитесь

Основы AI Evals и анализа ошибок

• Понимать, почему традиционные модульные тесты и QA недостаточны для недетерминированных ИИ-систем.
• Оценивать качество моделей по ключевым параметрам: точности, безопасности, надёжности, стоимости и задержкам.
• Анализировать реальные сбои и превращать их в автоматизированные проверки.
• Использовать трассировки для выявления проблем в многошаговых сценариях работы агентов.
• Создавать классификации ошибок и определять приоритеты их устранения.
• Настраивать логирование и наблюдаемость с помощью LangSmith.

Создание надёжных LLM-as-a-Judge

• Автоматизировать оценку ответов ИИ с помощью других языковых моделей.
• Разрабатывать чёткие критерии проверки с результатами Pass/Fail.
• Создавать оценщики для проверки корректности, релевантности, соблюдения инструкций и выполнения задач.
• Использовать DeepEval для реализации автоматизированных проверок.
• Сравнивать результаты LLM-оценщиков с экспертными оценками людей.
• Анализировать ложноположительные и ложноотрицательные результаты.
• Проводить A/B-тестирование промптов и принимать решения на основе измеримых показателей.

Безопасность и Red Teaming

• Выявлять уязвимости ИИ-агентов к Prompt Injection и Jailbreak-атакам.
• Проверять системы на утечки данных, нежелательный контент и предвзятость.
• Автоматизировать атакующее тестирование с помощью Promptfoo.
• Разрабатывать защитные механизмы (Guardrails).
• Измерять эффективность защитных механизмов и частоту ошибочных блокировок.
• Организовывать процессы Human-in-the-Loop для критически важных операций.

Создание датасетов и оценка RAG-систем

• Формировать эталонные наборы данных (Golden Datasets) на основе реальных запросов и проверенных синтетических примеров.
• Версионировать тестовые данные для воспроизводимости результатов.
• Оценивать качество RAG-систем на уровне поиска информации и генерации ответов.
• Использовать метрики RAGAS: Faithfulness, Answer Relevance, Context Precision и Context Recall.
• Проверять фактическую обоснованность ответов (Groundedness).
• Применять статистические методы, включая доверительные интервалы, Bootstrap и проверку статистической значимости.
• Создавать воспроизводимые тестовые пайплайны.

Оценка ИИ-агентов и мультиагентных систем

• Проверять корректность вызовов инструментов и передаваемых аргументов.
• Оценивать последовательность действий агента, а не только итоговый ответ.
• Выявлять зацикливание рассуждений, ошибки памяти и неправильное использование инструментов.
• Анализировать передачу задач между агентами (Handoffs).
• Обнаруживать каскадные ошибки в мультиагентных системах.
• Разделять оценку качества на три уровня: модель, агент и система.
• Находить проблемы взаимодействия компонентов, которые не проявляются при их отдельном тестировании.

AI Evals в Production

• Интегрировать автоматизированные проверки качества в GitHub Actions и CI/CD.
• Предотвращать попадание критических регрессий в production.
• Настраивать регулярное регрессионное тестирование.
• Организовывать мониторинг реального пользовательского трафика.
• Обнаруживать Data Drift, Concept Drift и изменения поведения моделей.
• Настраивать автоматические уведомления о снижении качества.
• Оптимизировать стоимость эксплуатации за счёт выбора наиболее экономичных моделей, соответствующих требованиям к качеству.
• Превращать каждый выявленный инцидент в постоянный регрессионный тест.

Программа курса

Неделя 1. Основы AI Evals и анализ ошибок

Темы:

• Почему AI-продуктам необходимы специализированные системы оценки.
• Различия между стандартными бенчмарками и тестированием реальных продуктов.
• Недетерминированность языковых моделей.
• Шесть измерений качества ИИ-систем.
• Архитектура Eval Harness и компоненты оценочного пайплайна.
• Создание реального ИИ-агента для обслуживания клиентов.
• Логирование, трассировка и наблюдаемость.
• Классификация ошибок и определение приоритетов.
• Цикл непрерывного улучшения: развёртывание → анализ → создание датасета → улучшение → мониторинг.

Практика:

Настройка LangSmith SDK, анализ 30 тестовых запросов, разметка трассировок и создание классификации ошибок с выделением основных причин сбоев.

Неделя 2. Разработка надёжных LLM-оценщиков

Темы:

• Подходы к оценке: программные проверки, традиционные метрики, LLM-as-a-Judge и экспертная оценка.
• Разработка бинарных критериев Pass/Fail.
• Создание промптов для LLM-оценщиков.
• Проверка фактической корректности и соблюдения инструкций.
• Оценка выполнения задач и качества ответов.
• Согласованность между автоматическими и человеческими оценками.
• Анализ ошибок оценщиков.
• A/B-тестирование различных вариантов промптов.

Практика:

Создание трёх автоматических оценщиков с использованием DeepEval, проверка их качества на размеченном наборе данных, расчёт коэффициента согласованности Коэна (Cohen's κ) и проведение A/B-тестирования.

Неделя 3. Безопасность и атакующее тестирование

Темы:

• Основные угрозы безопасности ИИ-агентов.
• Прямые и косвенные Prompt Injection.
• Jailbreak-атаки и методы обхода ограничений.
• Проверка на утечки конфиденциальных данных.
• Тестирование предвзятости и нежелательного контента.
• Автоматизированный Red Teaming с Promptfoo.
• Разработка и оценка защитных механизмов.
• Процессы подтверждения действий человеком.

Практика:

Проведение автоматизированного сканирования безопасности, создание собственных атакующих сценариев, разработка трёх защитных механизмов и измерение их эффективности.

Неделя 4. Оценка RAG-систем

Темы:

• Качество тестовых датасетов.
• Создание эталонных наборов данных.
• Генерация и проверка синтетических примеров.
• Версионирование датасетов в LangSmith.
• Принципы оценки RAG-пайплайнов.
• Метрики RAGAS.
• Проверка фактической обоснованности ответов.
• Статистическая достоверность результатов.
• Доверительные интервалы, Bootstrap и тестирование гипотез.
• Воспроизводимость оценочных экспериментов.

Практика:

Создание эталонного датасета из более чем 150 примеров, интеграция четырёх метрик RAGAS, выявление ошибок генерации и построение воспроизводимого оценочного пайплайна.

Неделя 5. Оценка мультиагентных систем

Темы:

• Различия между оценкой моделей, агентов и целых систем.
• Типичные ошибки ИИ-агентов.
• Проверка вызовов инструментов.
• Валидация аргументов и структурированных результатов.
• Оценка траекторий выполнения задач.
• Проверка передачи контекста между агентами.
• Анализ каскадных сбоев.
• Выявление ошибок взаимодействия компонентов.

Практика:

Создание набора ожидаемых действий, разработка оценщика траекторий, проверка передачи задач между агентами и подготовка отчёта о качестве на трёх уровнях: модель, агент и система.

Неделя 6. Инфраструктура AI Evals для Production

Темы:

• Интеграция оценочных проверок в CI/CD.
• Настройка GitHub Actions.
• Блокирующие проверки перед релизом.
• Регулярные регрессионные тесты.
• Мониторинг работающих ИИ-приложений.
• Выявление изменений данных и поведения моделей.
• Автоматические уведомления и Canary Evaluation.
• Оптимизация затрат на модели.
• Организация процессов непрерывного улучшения качества.

Практика:

Интеграция разработанного фреймворка в GitHub Actions, настройка мониторинга и обнаружения дрейфа, создание автоматических проверок безопасности и корректности, а также подготовка рекомендаций по оптимизации стоимости эксплуатации.

Итоговый проект

В ходе обучения вы последовательно разработаете полноценную инфраструктуру оценки качества ИИ-агента, объединяющую все изученные инструменты и подходы.

Итоговая система будет включать:

• Работающего ИИ-агента с логированием и трассировкой.
• Наборы эталонных данных и автоматизированных тестов.
• LLM-оценщики для проверки качества ответов.
• Тесты безопасности и защитные механизмы.
• Проверки корректности использования инструментов и взаимодействия агентов.
• Интеграцию с CI/CD для предотвращения регрессий.
• Мониторинг качества в production.
• Механизмы обнаружения дрейфа и непрерывного улучшения.

Для кого этот курс

Курс предназначен для:

• AI/ML-инженеров, которые разрабатывают и внедряют LLM-приложения и ИИ-агентов.
• Backend- и Software-инженеров, работающих над интеграцией искусственного интеллекта в программные продукты.
• Продакт-менеджеров, которым необходимо объективно оценивать качество AI-функций и принимать решения о релизах.
• Разработчиков RAG-систем, заинтересованных в повышении точности и надёжности генерации.
• AI Engineering Leads и технических руководителей, отвечающих за стабильность, безопасность и стоимость эксплуатации ИИ-решений.

Главный результат обучения — умение не просто создавать ИИ-приложения, а систематически измерять их качество, находить причины ошибок и выстраивать процессы непрерывного улучшения. Вы освоите практические подходы к AI Evals, необходимые для разработки надёжных ИИ-продуктов корпоративного уровня.