0Pricing
MLOps Academy · Ders

Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi

Kötü çıktıları engelleyin ve erişim kalitesini ölçün.

Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

LLMs Need Bumpers

Left alone, a model can leak data or go off-topic. Guardrails are checks around the model that keep inputs and outputs inside safe bounds. 🛡️

Validate the Input First

Before calling the model, screen the user message for prompt injection or banned content. An input guard stops bad requests from ever reaching the LLM.

Check the Output Too

After generation, scan the answer for toxicity, secrets, or wrong format. An output guard blocks or rewrites unsafe text before the user sees it.

if contains_pii(answer):
    answer = "Sorry, I cannot share that."

Enforce Structure

When you need JSON, validate it against a schema and retry on failure. A schema guard turns flaky free text into reliable, parseable output.

from pydantic import BaseModel
class Reply(BaseModel):
    answer: str
    confidence: float

Guardrail Libraries

Tools like Guardrails AI and NeMo Guardrails bundle these checks. A library gives you ready-made validators instead of hand-rolling every rule.

Now Meet RAG

Many LLM apps fetch documents and feed them to the model. This RAG pattern, retrieval augmented generation, grounds answers in your own data.

Two Things Can Break

RAG can fail at retrieval or at generation. So you evaluate the retriever and the answer separately, because fixing one will not fix the other.

Score the Retrieval

Ask whether the fetched chunks actually contain the answer. Context recall measures if the right information made it into the prompt at all.

Score the Grounding

Even with good context, the model may invent details. Faithfulness checks that every claim in the answer is backed by the retrieved text.

Score the Relevance

Finally, judge whether the answer addresses the question asked. Answer relevance rounds out the picture beyond just being grounded.

Frameworks Like RAGAS

RAGAS computes faithfulness, context recall, and relevance from your cases. A framework turns fuzzy RAG quality into numbers you can track over time.

from ragas import evaluate
result = evaluate(dataset, metrics=[faithfulness, context_recall])

Quick Check

Your RAG bot answers confidently but invents facts not in the documents. Which metric flags this?

Recap

You added guardrails on inputs and outputs and learned to evaluate RAG with faithfulness, context recall, and relevance. Safe and grounded. You did it! 🎉

Sıkça Sorulan Sorular

“Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi” dersinde ne öğreneceğim?

Kötü çıktıları engelleyin ve erişim kalitesini ölçün. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her MLOps Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. LLMOps, Klasik MLOps'tan Nasıl Farklılaşır
  2. İstemleri Sürümleyip Çıktıları Değerlendirin
  3. LLM Çağrılarını İzleyip Gözlemleyin
  4. Koruma Sınırları ve RAG Değerlendirmesi
← MLOps Academy Sayfasına Dön