Sådan konstruerer du domænespecifikke LLM-evalueringssystemer: Hamel Husain og Emil Sedgh

19 minutterAvanceretUdviklerAI EngineerAI til virksomheder

AI Engineer. Hamel Husain og Rechats CTO gennemgår eval-systemet bag et rigtigt AI-produkt: hvorfor generiske off-the-shelf-evals fejler, en lagdelt opsætning af assertions, loggede traces med menneskelig gennemgang og LLM-judges holdt aligned med en domæneekspert, og hvordan et fungerende eval-system låser data curation og finjustering op. Det er produktionscasestudiet for artiklens argument om, at evalueringer er regression-fangende maskineri, ikke en leaderboard.

Bemærkning fra AI Expert

Optaget midt i 2024; specifikke værktøjer er gået videre, men systemdesignet er det ikke. Behandl den som en arkitekturreference, ikke en vendor-guide, og hold domæneeksperten i loopet, som talket insisterer på.

Hvad du bør få ud af dette

Se, hvordan et produktionsteam lægger assertions, menneskelig gennemgang og LLM-judges i lag, så regressioner dukker op før release.

Forudsætninger

Fortrolig med grundlæggende LLM-evalueringsterminologi og artiklens eval-stige-framing.

Senest gennemgået: 15. jul. 2026

Se næste

Fortsæt ad den samme læringsvej med de næste kuraterede videoer.