Evaluations-Framework für ein RAG-System eines E-Commerce-Suchstartups
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue ein Evaluations-Framework für ein E-Commerce-Suchstartup mit Retrieval- und Antwortmetriken plus CI-Workflow. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie sieht ein reproduzierbares Evaluations-Framework aus, das RAG-Releases zuverlässig genug bewertet, um sie produktiv freizugeben?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- RAG-Systeme jenseits von Bauchgefühl reproduzierbar evaluieren
- Faithfulness und Answer Relevancy als harte Release-Tore einsetzen
- LLM-as-judge mit Cross-Modell-Validierung verantwortungsvoll nutzen
- CI-Integration als Qualitätsgarantie für KI-Produkte verankern
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Information Retrieval and Search
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenKI-Engineer
Ein produktreifes Evaluations-Framework für RAG-Systeme zu bauen, ist die Senior-typische Aufgabe, die KI-Engineers in AI-Startups in den ersten Monaten erwartet.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- retrieval-augmented-generation
- ci-cd
MLOps-Ingenieur:in
CI-Tore, Regressionsschutz und Run-Reports sind klassische MLOps-Verantwortlichkeiten in Teams, die LLM-Pipelines produktiv betreiben.
Dieses Projekt schärft
- ci-cd
- regression-testing
- langsmith
KI-Sicherheitsforscher:in
Disagreement-Detektion zwischen Judge-Modellen und Faithfulness-Schwellen sind eine direkte Anwendung von Sicherheitsforschung in produktnahem Kontext.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- ragas
- regression-testing
Noch eine Sache