Depuração de aplicativos de IA generativa com OpenTelemetry Tracing

As aplicações de IA generativa podem ser altamente imprevisíveis, tornando os métodos de depuração tradicionais ineficazes. Entender como os dados fluem através de seus prompts, sistemas de recuperação e chamadas de LLM é essencial para a criação de sistemas de IA prontos para produção. Este curso ensina como implementar rastreamento estruturado e observabilidade em seus aplicativos de IA generativa. Você aprenderá a rastrear fluxos de execução complexos, identificar gargalos de latência e depurar saídas não determinísticas usando ferramentas abertas padrão do setor. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de observabilidade e como o rastreamento se aplica a modelos de linguagem grandes; configurar o OpenTelemetry para capturar caminhos de execução detalhados em seus componentes de aplicativos de IA; rastrear fluxos de trabalho de geração aumentada por recuperação para identificar falhas de pesquisa e geração; analisar latência, uso de token e prompt Implemente registro estruturado e atributos de span adaptados para cargas de trabalho de IA generativa. Começamos com a terminologia básica de rastreamento e observabilidade antes de passar por implementações escritas passo a passo. Você praticará a configuração de spans, o rastreamento de chamadas LLM aninhadas e a avaliação de dados de rastreio por meio de exercícios práticos escritos e snippets de código. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software iniciantes e entusiastas de IA que procuram tornar seus aplicativos de IA generativos confiáveis, sem experiência prévia em rastreamento. Comece a ler hoje para trazer transparência e confiabilidade aos seus fluxos de trabalho de IA generativa.