Guía de Frameworks de Evaluación

``` EN: Master the evaluation of AI systems — from metrics for chat, RAG, and agents to LLM-as-judge, RAGAS, TruLens, and production evaluation pipelines. Learn to build golden datasets, implement domain-specific evaluation for chatbots, RAG pipelines, and AI agents, automate evaluation with calibrated LLM judges, and deploy continuous monitoring with CI/CD integration and regression detection. ES: Domina la evaluación de sistemas de AI — desde métricas para chat, RAG y agents hasta LLM-as-judge, RAGAS, TruLens y pipelines de evaluación en producción. Esta guía te enseña a construir golden datasets, implementar evaluación específica por dominio para chatbots, pipelines RAG y agentes de AI, automatizar la evaluación con LLM judges calibrados, y deployar monitoring continuo con integración CI/CD y detección de regresiones. Para AI Engineers que ya construyen sistemas y necesitan saber si realmente funcionan bien. ```

Lecciones

Módulos

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Acceso por bootcamp

Lo que aprenderás

✓Entender por qué la evaluación es el gap más crítico en AI Engineering y adoptar evaluation-driven development

✓Dominar la taxonomía de métricas: reference-based (BLEU, ROUGE, BERTScore), reference-free, semánticas y custom

✓Diseñar golden datasets profesionales con estrategias de annotation, synthetic data y versionado

✓Evaluar chatbots con métricas de response quality, safety checks, evaluación multi-turn y TruLens

✓Evaluar pipelines RAG con RAGAS: faithfulness, answer relevancy, context precision y recall

✓Evaluar agentes de AI con trajectory evaluation, tool call accuracy y métricas de task completion

✓Implementar LLM-as-judge con prompts calibrados, mitigación de sesgo, pairwise comparison y multi-judge consensus

✓Construir pipelines de evaluación en producción con CI/CD gates, monitoring continuo, regression detection y alerting

¿Para quién es?

•AI Engineers que construyen sistemas de chat, RAG o agents y necesitan medir su calidad de forma rigurosa
•Developers que deployean sistemas de AI a producción sin saber si realmente funcionan bien
•Ingenieros que necesitan implementar evaluación en el pipeline CI/CD de su empresa
•Equipos en transición de "evaluación por vibes" a métricas de calidad automatizadas y data-driven
•Profesionales que quieren entender LLM-as-judge, RAGAS y TruLens para uso en producción

Requisitos

•Completar la Guía de Advanced RAG Techniques (#8) o experiencia construyendo pipelines RAG
•Completar la Guía de LangChain & LangGraph (#9) o experiencia equivalente con el framework
•Completar la Guía de Building AI Agents (#11) o experiencia construyendo agentes con tool use
•Python intermedio (funciones, clases, async, Pydantic básico)
•Experiencia con al menos un sistema de AI en desarrollo o producción
•Al menos una API key de proveedor LLM (OpenAI recomendado)
•Python 3.11+ instalado

Contenido del curso

1Módulo 1: ¿Por Qué Evaluar Sistemas de AI? — Guía para el Creador8 lecciones

2Módulo 2: Taxonomía de Métricas — Guía para el Creador8 lecciones

3Módulo 3: Golden Datasets y Test Suites — Guía para el Creador8 lecciones

4Módulo 4: Evaluación de Chat y Conversaciones — Guía para el Creador8 lecciones

5Módulo 5: Evaluación de RAG con RAGAS — Guía para el Creador8 lecciones

6Módulo 6: Evaluación de Agents — Guía para el Creador8 lecciones

7Módulo 7: LLM-as-Judge y Evaluación Automatizada — Guía para el Creador8 lecciones

8Módulo 8: Pipelines de Evaluación en Producción — Guía para el Creador8 lecciones

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