9 MinutenLangSmith in 10 Minuten
Traces, Projekte und Datensätze in LangSmith navigieren sowie Tokenkosten, Latenz, Fehlerrate und Details einzelner Spans ablesen können.
Dave Ebbelaar. Ein praktizierender KI-Entwickler stellt seine tatsächlich verwendete Eval-Stufenfolge vor: assertionsbasierte Unit-Tests, referenzfreie Metriken, die Abstimmung von LLM-as-a-Judge mit menschlichen Bewertungen und den Zyklus aus Analysieren, Messen und Verbessern. Diese Struktur entspricht am ehesten dem Argument des Artikels, dass Evals ein System zum Erkennen von Regressionen sind und keine Rangliste.
Einzelne Werkzeuge werden veralten, die Stufenfolge bleibt jedoch tragfähig: zuerst deterministische Prüfungen, anschließend modellbasierte Bewertungen, die gegen menschliche Urteile validiert werden. Überspringen Sie die Kalibrierung nicht, nur weil sich ein LLM-Bewerter leicht ergänzen lässt.
Eine Eval-Stufenfolge entwerfen, die Regressionen erkennt, bevor Änderungen an Prompts oder Modellen die Nutzer erreichen.
Erfahrung mit dem Betrieb oder der Wartung eines KI-Workflows, für den konkrete Fehlerbeispiele bekannt sind.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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9 MinutenTraces, Projekte und Datensätze in LangSmith navigieren sowie Tokenkosten, Latenz, Fehlerrate und Details einzelner Spans ablesen können.
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The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
Die Antwort der GenAI-Ära auf strategische Fragen der Geschäftsleitung. Drei kurze Kurse, die sich gezielt an Führungskräfte richten – ohne technische Vorkenntnisse vorauszusetzen. Sie zeigen, wo generative KI Wert schafft, wie sie verantwortungsvoll gesteuert wird und wie aus einem vagen „Wir sollten KI einsetzen“ ein konkreter, belastbarer Anwendungsfall entsteht. Bewertung: 4,6 bei rund 700 Rezensionen. Am besten vor Ihrer nächsten KI-Budgetentscheidung absolvieren.