Så bygger du domänspecifika system för LLM-utvärdering: Hamel Husain och Emil Sedgh

19 minuterAvanceradByggareAI EngineerAI för företag

AI Engineer. Hamel Husain och Rechats CTO går igenom utvärderingssystemet bakom en verklig AI-produkt: varför generiska standardutvärderingar misslyckas, en skiktad uppsättning assertioner och loggade spår med mänsklig granskning, LLM-bedömare som hålls i linje med en domänexpert samt hur ett fungerande utvärderingssystem möjliggör datakuratering och finjustering. Det är fallstudien från produktion för artikelns argument att utvärderingar är maskiner för att upptäcka regressioner, inte en topplista.

Anteckning från AI Expert

Inspelad i mitten av 2024. De specifika verktygen har utvecklats, men det har inte systemdesignen. Behandla den som en arkitekturreferens, inte som en leverantörsguide, och behåll domänexperten i processen så som föredraget insisterar på.

Vad du bör få ut av detta

Se hur ett produktionsteam kombinerar assertioner, mänsklig granskning och LLM-bedömare i lager så att regressioner upptäcks före lansering.

Titta på eller ha koll på först

Du bör vara bekväm med grundläggande terminologi för LLM-utvärdering och artikelns modell med en utvärderingsstege.

Senast granskad: 15 juli 2026

Se nästa

Fortsätt längs samma lärstig med nästa kurerade kompletterande video.