AI Evals in Practice : Testing, reliability, and quality for LLM systems in production
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9781808817250
- Título
- AI Evals in Practice : Testing, reliability, and quality for LLM systems in production
- Autor
- Caio Incau
- Editorial
- Packt Publishing Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1808817257
- ISBN 13
- 9781808817250
- Peso del artículo
- 381 gramos
- Dimensiones
- 235x191x12 mm
Build evaluation systems that reveal whether your LLM applications are improving or regressing, using calibrated judges, RAG and agent metrics, CI regression tests, online evals, and cost-aware pipelines
Key Features
- Build a complete Python eval harness from datasets and scorers to CI and dashboards
- Evaluate RAG, agents, and prompts with calibrated metrics and human feedback
- Move from offline testing to production evals, guardrails, and reliability workflows
Book Description
LLM applications can look healthy in dashboards while their answers quietly become less accurate, less useful, or less reliable. AI Evals in Practice gives developers and AI engineers a systematic way to measure quality, catch regressions, and make evidence-based improvements before and after deployment.
You will build evalkit, a complete Python evaluation harness, while learning the core components of an eval: datasets, scorers, runners, and golden test sets. You will create deterministic scorers and LLM-as-judge evaluations, then calibrate judges and mitigate common biases. The book applies these foundations to prompt regression testing and CI, RAG retrieval and generation metrics, agent trajectories and tool calls, and human annotation workflows. You will then extend evaluation into production with online sampling, guardrails, and cost- and latency-aware pipelines, while comparing tools such as DeepEval, promptfoo, Langfuse, and Braintrust. A case study and final project bring the pieces together into an eval-driven development workflow with CI and a dashboard.
By the end, you will be able to design evaluation pipelines that help you ship LLM systems with measurable, repeatable quality.
What you will learn
- Design eval datasets, scorers, runners, and golden test sets
- Build deterministic metrics for repeatable quality checks
- Calibrate LLM judges and reduce common evaluation bias
- Add prompt regression tests to continuous integration
- Measure retrieval and generation quality in RAG systems
- Evaluate agent trajectories, tool calls, and multi-turn behavior
- Run human annotation workflows and production online evals
- Control evaluation cost and latency without losing signal
Who this book is for
This book is for AI engineers, LLM application developers, machine learning engineers, platform engineers, and technical leads who build or operate production systems using large language models. It is especially useful for teams working with prompts, RAG pipelines, agents, or AI features that need measurable quality and regression protection. Readers should be comfortable with Python and familiar with building or integrating LLM applications.
Table of Contents
- Why Evals Are the Missing Discipline
- Anatomy of an Eval: Datasets, Scorers, and Runners
- Building Golden Datasets
- Deterministic Scorers
- LLM-as-Judge: Design, Calibration, and Bias
- Prompt Regression Testing and CI Integration
- Evaluating RAG: Retrieval and Generation Metrics
- Evaluating Agents: Trajectories, Tool Calls, and Multi-Turn
- Human-in-the-Loop Annotation and Labeling Ops
- Production: Online Evals, Sampling, and Guardrails
- Cost and Latency of Eval Pipelines
- Tooling Landscape: DeepEval, promptfoo, Langfuse, Braintrust
- Eval-Driven Development Workflow
- Case Study: Taking a Flaky Agent to 99% Reliability
- Final Project: Complete Evalkit with CI and Dashboard
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Acerca del autor
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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