Evals

← Chương trước: Tách Role, Rules, Workflow và Skill trong Thiết Kế Prompt Lớp (2026) | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Bộ Prompt Standard tối thiểu cho team triển khai ngay (2026) → Answer-first: Chuyển đổi quản lý prompt sang tư duy phần mềm thông qua Git version control, xây dựng Golden Dataset với các ca kiểm thử biên và thiết lập chỉ số đánh giá định lượng giúp phát hiện sớm regression trước khi phát hành. ...

← Chương trước: Phần 9: Giám Sát & Gỡ Lỗi Luồng Suy Nghĩ Của AI | Mục lục Series Answer-first: Thiết lập hệ thống đánh giá liên tục (CI/CD Evals) cho AI Data Pipeline bằng Ragas và TruLens. Tự động chấm điểm các chỉ số Faithfulness, Answer Relevance và Context Precision trên từng bản build giúp đảm bảo chất lượng hệ thống trước khi đưa vào sản xuất. 1. Chuyển Dịch Từ Kiểm Thử “Vibe Check” Sang Quy Trình Chuẩn Hóa Cách đây vài năm, quy trình test một hệ thống AI diễn ra như sau: Lập trình viên sửa lại file Prompt, gõ vài câu hỏi vào khung chat, đọc lướt qua thấy AI trả lời có vẻ xuôi tai (vibe check), hô to “Looks Good To Me” (LGTM) và bấm Deploy lên Production. ...