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Run evaluations and generate synthetic datasets: 点评
- 教学 3.5
- 动手 4.0
- 时效 5.0
- 性价比 5.0
- 职业相关 4.0
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对于已经在使用 Azure AI 进行构建的人来说，这是扎实、能动手的一小时。它是一个关于如何使用 SDK 做评估的实用指南，而不是深入探讨“为什么”的课程。
决策摘要
3.8/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
需要快速、代码优先地入门 Azure AI 评估 SDK 的学生和开发者。
注意
假设你已经配置好了 Azure AI 生态环境。
- 教学 3.5
- 动手 4.0
- 时效 5.0
- 性价比 5.0
- 职业相关 4.0
适合谁
需要快速、代码优先地入门 Azure AI 评估 SDK 的学生和开发者。
谁可以跳过
寻求评估指标深度理论或平台无关方法的人。
优点
- 提供了可直接运行的 Azure AI Evaluation SDK 代码。
- 涵盖了性能和安全两类指标。
- 介绍了用于自定义评估器的 “prompty” 格式。
缺点
- 假设你已经配置好了 Azure AI 生态环境。
- “生成合成数据集” 的部分相当简短。
- 更像是产品功能导览，而非概念课程。
我第一次运行 `evaluators.summarize` 调用就报了 key error。后来发现是我本地环境少了一个依赖，而沙盒里预装好了——这倒是个提醒，这种一小时的模块脚本化程度很高，偏离预设路径一步就得靠自己了。
这节课主要是 Azure AI 评估 SDK 的代码演示，教你怎么跑 groundedness、relevance 这些内置检查，以及怎么在 AI Studio 里追踪结果。用 `.prompty` 格式创建自定义评估器的部分对我来说是新的，也确实有用。但最后“生成合成数据集”那部分感觉有点像硬加的，内容只够让你知道有这么个功能而已。
我拿到了我需要的代码片段。如果你已经在 Azure 生态里了，这一个小时会很充实，但别指望它能教你评估指标背后的理论。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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