---
title: LLM Evaluation
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/llm-evaluation/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/llm-evaluation/
last_updated: 2026-06-20
---

# LLM Evaluation

> Implement comprehensive evaluation strategies for LLM applications using automated metrics…

Otomatik metrikleri, insan değerlendirmesini, LLM-hakem puanlamasını ve istatistiksel A/B testini birleştiren kapsamlı bir LLM uygulama değerlendirme araç seti. Bir prompt veya model değişikliğinin gerçekten daha iyi olduğunu, sadece öyle hissettirdiğini değil, kanıtlamanızı ve gerilemeleri üretime ulaşmadan yakalamanızı sağlar.

## Ne için kullanılır
- Farklı modelleri veya prompt varyantlarını nesnel olarak karşılaştırma
- Dağıtımdan önce performans gerilemelerini tespit etme
- Bir prompt değişikliğinin gerçek ve ölçülebilir bir iyileşme olduğunu doğrulama
- Değerlendirme başlangıç değerleri oluşturma ve zamanla kaliteyi izleme
- RAG getirme kalitesini MRR, NDCG ve precision@K ile ölçme
- Değerlendirme paketlerini bir CI/CD hattına entegre etme

## Faydalar
- 'Daha iyi hissettiriyor'u istatistiksel olarak anlamlı kanıtla değiştirin
- Gerilemeleri kullanıcılara ulaşmadan otomatik olarak engelleyin
- Kör noktalardan kaçınmak için kaliteyi birden çok metrikle çapraz doğrulayın
- İnsan kalitesindeki yargıyı LLM-hakem ile uygun maliyetle ölçeklendirin

## Ne içerir
- Otomatik metrik uygulamaları: BLEU, ROUGE, BERTScore, dayanaklılık
- Noktasal, ikili ve referans tabanlı puanlama için LLM-hakem desenleri
- Değerlendiriciler arası uyum (Cohen Kappa) içeren insan etiketleme çerçevesi
- t-testleri, p-değerleri ve Cohen d etki büyüklüğü ile A/B testi
- Sürümlenmiş başlangıç değerlerine karşı gerileme tespiti
- İzleme platformu entegrasyonu ve kıyaslama çalıştırıcısı

## Kimler için
LLM uygulama kalitesinin titiz ve tekrarlanabilir değerlendirmesine ihtiyaç duyan makine öğrenmesi mühendisleri ve yapay zeka ekipleri.

## Nasıl çalışır
Herhangi bir prompt veya model değişikliği canlıya çıkmadan önce skill'in LLM uygulamasına karşı koştuğu birebir değerlendirme döngüsü. Kara kutu yok, yaptığı iş bu:
1. Göreve uyan metriklerden bir EvaluationSuite kurar: üretim örtüşmesi için BLEU ve ROUGE, anlamsal benzerlik için BERTScore, artı groundedness (bağlama karşı NLI entailment), toksisite ve olgusallık gibi özel metrikler. Tek metrik her zaman kör nokta bırakır.
2. Modeli versiyonlanmış test veri seti üzerinde çalıştırır, metrik başına ortalama, standart sapma, min ve max toplar. Test seti ayrı tutulur: prompt optimizasyonunda asla kullanılmaz ve kontaminasyonu önlemek için örneklerin yüzde 20'si her çeyrek yenisiyle değişir.
3. Daha güçlü bir modeli hakem yapan LLM-as-judge katmanı ekler, model asla kendi çıktısını puanlamaz. Pairwise karşılaştırma pointwise'a tercih edilir, A/B sırası rastgele atanır ve her çift ters sırayla da puanlanır (position bias iptali), hakem prompt'unda 1-10 skala ve gerekçe zorunlu rubrik bulunur.
4. Çıktıların yüzde 10-20'sini somut yönergelerle insan incelemesine alır, sonra değerlendiriciler arası uyumu ölçer: insan etiketleri ancak Cohen's Kappa 0.6 üzerindeyse, hakem skorları ancak insan skorlarıyla korelasyon 0.85 üzerindeyse güvenilir sayılır.
5. Yeni sonuçları RegressionDetector ile versiyonlanmış baseline'a karşılaştırır: herhangi bir metrik yüzde 5'ten fazla düşerse deployment bloklanır, A/B iddiası ancak p 0.05 altında VE Cohen's d en az 0.2 ise geçerlidir.
6. Production'da başarısız olan örnekleri eval veri setine geri besler ki süit gerçek trafiği temsil etmeye devam etsin, eval-hacking sinyalini izler: skor artarken kullanıcı memnuniyeti düşüyorsa veri seti artık gerçeği yansıtmıyordur.

## Sık sorulanlar
### Bu beni LangSmith'e ya da belirli bir model sağlayıcısına bağlar mı?
Hayır. Çekirdek kısım sağlayıcıdan bağımsız: BLEU, ROUGE, BERTScore ve groundedness gibi otomatik metrikler, LLM-as-Judge desenleri ve A/B istatistikleri. LangSmith izleme ve benchmark koşuları için bir entegrasyon olarak geçer, zorunluluk değil.

### Çıktılara zaten göz atıyoruz, bunun katkısı ne?
İstatistiksel zemin. 'Daha iyi hissettiriyor' yerine varyantları t-testi, p-değeri ve Cohen's d ile karşılaştırırsınız. Regresyon tespiti yeni koşuları sürümlenmiş taban çizgileriyle kıyaslar; sessiz kalite düşüşü kullanıcı şikayetinden önce yakalanır.

### Hangi prompt'u yazacağımı söyler mi?
Hayır. Bir prompt ya da model değişikliğinin gerçekten daha iyi olup olmadığını ölçer, değişikliğin kendisini üretmez. Varyantları siz getirirsiniz, o kanıtı getirir; otomatik metrikler yetmediğinde Cohen's Kappa ile değerlendirici uyumu ölçen insan inceleme çerçevesi de dahil.

## Fiyat
₺369, tek seferlik, abonelik yok. KDV dahil.

İlgili rehber: [Yapay zekâ ve LLM mühendisliği](https://forgehouse.ai/tr/rehberler/yapay-zeka-llm-muhendisligi/)