LLM-sovellusten arviointi on tuotantovalmiin tekoälyjärjestelmän ydininfrastruktuuria. Opas kattaa DeepEval- ja Promptfoo-kehykset, LLM-as-a-Judge-menetelmän, CI/CD-integraation GitHub Actionsilla ja tuotannon seurannan Langfusella — käytännön koodiesimerkein.
Opi rakentamaan tuotantovalmis RAG-pipeline: chunking-strategioiden vertailu, hybridihaku, monitasoinen välimuisti ja latenssin optimointi — käytännön Python-koodiesimerkein LangChain 1.0:lla.
Käytännön opas moniagenttijärjestelmien rakentamiseen vuonna 2026. Tutustu LangGraph- ja CrewAI-kehyksiin, orkestointimalleihin sekä MCP- ja A2A-protokolliin Python-koodiesimerkkien avulla.
Valitse haluamasi kieli sisältömme tutkimiseen