# AI Evaluation Engineering: LLM Test, Benchmark ve Regression Eğitimi > Source: https://sukruyusufkaya.com/training/ai-evaluation-engineering-llm-test-benchmark-ve-regression-egitimi > Updated: 2026-07-03T17:21:46.146Z > Level: advanced > Topics: AI Evaluation Engineering, LLM Testing, Benchmark Design, Golden Set, Rubric-Based Evaluation, Judge-Based Evaluation, Pairwise Comparison, Regression Testing, Release Gates, Quality Assurance, RAG Evaluation, Agent Evaluation, Tool Selection Accuracy, Groundedness, Citation Quality, Observability, Runtime Quality Signals, Failure Analysis, AI Governance, Production Quality **TLDR:** Kurumsal şirketler için benchmark tasarımı, golden set oluşturma, rubric-based eval, regression testing, release gate, RAG-agent değerlendirme ve runtime kalite sinyallerini birlikte ele alan ileri seviye AI evaluation engineering eğitimi. ## Açıklama AI Evaluation Engineering: LLM Test, Benchmark ve Regression Eğitimi; şirketlerin üretken yapay zekâ sistemlerini yalnızca etkileyici demo örnekleriyle değil, ölçülebilir kalite, sistematik benchmark disiplini, release öncesi kalite kapıları, regression kontrolü, güvenlik ve üretim davranışı açısından değerlendirebilmesini hedefleyen ileri seviye ve yoğun bir programdır. Eğitim, evaluation yaklaşımını klasik yazılım testinden ayrıştırarak; prompt, model, retrieval, agent davranışı, tool selection, groundedness, task success, style compliance, policy compliance, failure mode analizi ve production telemetry katmanlarını birlikte yöneten yeni nesil bir kalite mühendisliği alanı olarak ele alır. Program boyunca katılımcılar; bir LLM sisteminin neden yalnızca “doğru cevap veriyor gibi görünmesiyle” başarılı sayılamayacağını, hangi kullanım senaryolarında hangi kalite metriklerinin daha anlamlı olduğunu, offline eval ile online gözlemlenen kullanıcı davranışı arasındaki farkı, benchmark veri setlerinin nasıl hazırlanacağını, golden set ve rubric tasarımının nasıl yapılacağını, judge-based eval yaklaşımlarının ne zaman anlamlı olduğunu, pairwise comparison ve rubric-based değerlendirme desenlerini, regression suite mantığını, model veya prompt değişikliklerinin kaliteye etkisinin nasıl ölçüleceğini, release gate yaklaşımının nasıl kurulacağını, agent ve RAG sistemlerinde hangi ek değerlendirme katmanlarının gerektiğini, güvenlik ve uyum risklerinin eval çerçevesine nasıl dahil edileceğini ve observability ile runtime kalite sinyallerinin nasıl birlikte yorumlanacağını sistematik biçimde öğrenir. Bu eğitim özellikle şu kritik ihtiyaçlara cevap verir: şirketlerin GenAI projelerinde prompt değişikliklerini veya model güncellemelerini güvenle yayına alamaması; kaliteyi yalnızca birkaç örnek çıktı üzerinden yorumlaması; benchmark setlerinin zayıf, dengesiz veya kullanım senaryosundan kopuk olması; ürün ekipleri, veri ekipleri ve teknik ekiplerin kaliteyi farklı dillerle tanımlaması; regression risklerinin geç fark edilmesi; RAG sistemlerinde retrieval sorunu ile generation sorununun birbirine karışması; agent sistemlerinde task success ile tool selection hatalarının ayrıştırılamaması; güvenlik ve policy ihlallerinin sistematik biçimde ölçülememesi; ve üretimdeki kalite bozulmalarının observability olmadan yönetilememesi. Program, tam olarak bu darboğazlara odaklanır ve kurumsal AI kalitesini ölçülebilir, izlenebilir ve yönetilebilir hale getiren evaluation engineering yaklaşımını öğretir. Programın önemli bir farkı, evaluation’ı yalnızca test verisi çalıştırmak olarak görmemesidir. Katılımcılar, güçlü bir evaluation engineering yaklaşımının; başarı kriteri tasarımı, veri seti kalitesi, rubric netliği, metrik seçimi, regression mantığı, offline-online sinyal ilişkisi, release governance, observability ve continuous improvement döngülerini birlikte ele alması gerektiğini görür. Bu nedenle eğitim, yalnızca “ölçüm yapmak” değil; doğru şeyi, doğru şekilde, doğru zamanlamayla ölçerek ürün kalitesini yöneten bir mühendislik disiplini kurmak üzerine inşa edilmiştir. Eğitim sonunda katılımcılar; farklı GenAI ürünleri için anlamlı kalite çerçevesi kurabilen, evaluation veri setlerini ve benchmark senaryolarını sistematik hazırlayabilen, regression risklerini release öncesi ve sonrası yönetebilen, RAG ve agent sistemleri için daha doğru kalite ayrıştırması yapabilen, observability ve runtime kalite sinyallerini evaluation mantığıyla birleştirebilen ve kurumsal AI ürünlerini daha güvenli, daha ölçülebilir ve daha sürdürülebilir biçimde geliştirebilen bir evaluation engineering yaklaşımına sahip olur. ## Kazanımlar - Farklı GenAI ürünleri için anlamlı kalite çerçevesi kurabilirsiniz. - Benchmark veri setlerini ve golden set yapılarını sistematik hazırlayabilirsiniz. - Prompt, model, retrieval ve agent değişikliklerinde regression riskini yönetebilirsiniz. - Release gate ve kalite eşikleriyle deployment kararlarını daha kontrollü verebilirsiniz. - RAG ve agent sistemlerinde kalite problemlerini daha doğru ayrıştırabilirsiniz. - Offline evaluation ile runtime kalite sinyallerini birlikte yorumlayan daha olgun bir evaluation engineering yaklaşımı geliştirebilirsiniz. Bu eğitim, üretken yapay zekâ sistemlerinde kaliteyi yalnızca birkaç başarılı örnek çıktı üzerinden değil, sistematik ve savunulabilir bir mühendislik yaklaşımıyla değerlendirmek isteyen kurumlar için tasarlanmıştır. Programın merkezinde şu yaklaşım yer alır: bir LLM veya GenAI sistemi, yalnızca teknik olarak çalışıyor olmasıyla üretime hazır kabul edilemez. Gerçek kalite; neyin ölçüldüğü, nasıl ölçüldüğü, hangi veriyle ölçüldüğü, hangi eşiklerle yorumlandığı, değişikliklerin kaliteyi nasıl etkilediği ve bu ölçümlerin release kararlarına nasıl yansıtıldığı ile belirlenir. Bu nedenle eğitim; benchmark tasarımı, evaluation veri setleri, rubric, metrikler, regression, release gate, observability ve runtime kalite sinyallerini birlikte ele alır. Eğitim boyunca katılımcılar, evaluation engineering yaklaşımının klasik yazılım testinden neden farklı olduğunu görür. LLM tabanlı sistemlerde doğruluk her zaman ikili değildir; aynı çıktının farklı kullanım senaryolarında farklı başarı kriterleri olabilir. Bir uygulamada görev tamamlama en kritik metrik iken, başka bir sistemde groundedness, citation doğruluğu, style compliance veya policy compliance daha kritik hale gelebilir. Bu nedenle program, “tek metrikle kalite” yaklaşımını bırakıp çok katmanlı kalite tasarımını öğretir. Böylece ekipler, kendi ürünleri için anlamlı kalite tanımını oluşturmayı öğrenir. Programın güçlü yönlerinden biri benchmark ve dataset engineering katmanına özel ağırlık vermesidir. Katılımcılar; golden set oluşturma, veri örnekleme, edge case toplama, failure bucket kurgulama, dengesiz örneklem riskleri, benchmark set stratification ve use case'e göre test kapsamı oluşturma gibi başlıkları sistematik biçimde öğrenir. Böylece evaluation yalnızca test çalıştırmak değil, doğru değerlendirme evrenini inşa etmek olarak ele alınır. Ayrıca rubric tasarımı, judge-based eval, pairwise comparison ve structured scoring mantığı sayesinde daha tutarlı ve daha açıklanabilir değerlendirme yapıları kurmak mümkün hale gelir. Programın ikinci güçlü ayağı regression ve release governance katmanıdır. Katılımcılar; prompt değişiklikleri, system instruction güncellemeleri, model geçişleri, retrieval ayarları, tool davranışı veya guardrail değişiklikleri sonrasında kaliteyi nasıl yeniden ölçmeleri gerektiğini öğrenir. Regression suite mantığı, release gate eşikleri, deployment blocking kriterleri, rollback tetikleyicileri ve post-release izleme sinyalleri detaylı biçimde ele alınır. Böylece kalite, yalnızca geçmişe dönük raporlanan bir metrik değil; release kararlarını yöneten aktif bir mühendislik mekanizmasına dönüşür. Program ayrıca RAG ve agent sistemleri için özel evaluation katmanlarını da ele alır. Katılımcılar; retrieval başarısı ile generation kalitesini birbirinden ayırmayı, citation doğruluğunu, source usage kalitesini, tool selection accuracy’yi, step success ile task success farkını, planning reliability’yi ve memory kaynaklı hata örüntülerini nasıl ölçebileceklerini öğrenir. Bu sayede eğitim, yalnızca temel LLM cevap kalitesini değil; modern kurumsal GenAI sistemlerinin çok katmanlı değerlendirme ihtiyaçlarını da kapsar. Son olarak program, observability ve runtime kalite sinyallerini evaluation engineering yaklaşımına bağlar. Kullanıcı geri bildirimi, production log’ları, degradation pattern’leri, guardrail hit oranları, fallback sıklığı, latency bozulmaları ve kaliteye bağlı operasyonel sinyallerin nasıl okunacağı detaylı biçimde ele alınır. Böylece evaluation, yalnızca offline test laboratuvarında kalan bir faaliyet değil; üretimde yaşayan ve karar mekanizmasını besleyen bir kalite sistemi haline gelir.