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| 主讲：赵老师
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| 研发质量与效能总监/技术专家 |
时间：2026年5月23日
上午10:00-11:00 |
| 费用：免费 |
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分享重点：
针对AI大模型与智能体选型，优化效果度量等需求，需要对其进行客观量化评测，本主题通过案例全面讲解评测流程、方法与工具，并对评测结果进行解读、瓶颈与优化策略分析。 |
课程安排:
1. AI大模型与智能体评测流程
2. AI大模型与智能体主要评测指标
3. 通过大模型自动生成评测数据
4. 利用Opencompass评测大模型
5. 利用Ragas进行AI智能体评测
6. 评测指标解读
7. RAG性能瓶颈分析
8. RAG优化策略
目标听众：关注AI研发与测试的人员
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问题收集（以下问题将在讲座中进行讨论或解答）
做模型的公司很多，怎么选呢，尤其是一些免费的，怎么能及时知道对应的场景更新
| 如何运用AI实现软件代码质量审查
| 智能体的选择
如何确保代码与产品质量
多agent协作
| 如何评测含多个大小模型的智能体？
对于用户能自由设置工具、技能的智能体，评测时要注意哪些问题？
如何选出智能体+RAG组合性能较好的方案？
| 通过大模型收集的数据，怎么判断数据是有效的？
| 主要想了解大模型和智能体相关知识
| 智能体测试方法
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