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Der Umwelt zuliebe
Reliable Evaluations for LLMs and AI Agents
Alexei Robsky, Liliya Lavitas, Yueqing Wang (Broschiert, Englisch)
Optischer Zustand
Beschreibung
This book gives practitioners a concrete, systematic framework for designing evals that make AI systems safe, robust, and customer-ready before they reach production. Drawing on real-world failures, from chatbots that went off the rails to shopping assistants that hallucinated product information, it shows how seemingly small evaluation gaps can cascade into legal, financial, and reputational… crisis, and how to close those gaps with disciplined, systematic testing. Moving from foundational concepts to advanced practice, Reliable Evals for LLMs and AI Agents introduces the four core levers of effective evals: sets, templates, metrics, and evaluators. It then extends these to the unique challenges of autonomous AI agents, where systems perceive, reason, act, and adapt in iterative loops that demand fundamentally different eval approaches. Along the way, it guides readers through benchmark selection, custom eval set design, statistical rigor in metrics, human and LLM-as-a-judge rating strategies, and the infrastructure needed to automate evals at scale. For engineering leaders, applied researchers, data scientists, and product teams shipping LLM- and agent-powered experiences, this volume offers a blueprint for building eval flywheels that continuously improve AI quality. It shows how to progress from ad-hoc checks to production-grade eval systems, align model metrics with real user satisfaction, integrate offline evals with online A/B testing, and design accessible interfaces that democratize rigorous testing across an organization. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
31.07.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032267481
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Alexei Robsky, Liliya Lavitas, Yueqing Wang
Seitenanzahl
193
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
End-to-End Evaluation Frameworks for LLMs and Autonomous AI Agents
Schlagwörter
LLM evaluation frameworks, AI agent evaluation, end-to-end AI evaluation, evaluation sets templates and metrics, LLMs-as-a-judge methods, evaluation flywheel for AI systems, Human vs LLM Judging
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQL - Natürliche Sprachen und maschinelle Übersetzung
UYD - Systemanalyse und -design
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springernature, Europaplatz 3,69115 Heidelberg, Germany, Heidelberg, Deutschland, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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