مراقبة وكلاء AI: LangSmith و Langfuse

مع ازدياد تعقيد تطبيقات AI، يصبح فهم كيفية اتخاذ الوكلاء للقرارات أمراً بالغ الأهمية. يعد تتبع ومراقبة سير العمل هذه هو المفتاح لبناء أنظمة AI موثوقة. تقدم هذه الدورة دليلاً نصياً واضحاً حول مراقبة AI، مما يساعدك على المقارنة بين LangSmith و Langfuse وتنفيذهما. ستتعلم كيفية تتبع استخدام token، وتصحيح أخطاء أنابيب Retrieval-Augmented Generation (RAG) المعقدة، ومراقبة أداء الوكيل. ما ستتعلمه: • فهم المفاهيم الأساسية لمراقبة AI، وتتبع LLM، والقياس عن بعد (telemetry). • مقارنة الميزات الأساسية ونقاط القوة وحالات الاستخدام لكل من LangSmith و Langfuse. • تعلم كيفية تهيئة الكود الخاص بك لالتقاط أفكار وأفعال الوكيل. • التدرب على تقييم مخرجات LLM وإدارة إصدارات prompt بفعالية. • تحليل أنماط التتبع الحديثة لتطبيقات RAG والأنظمة متعددة الوكلاء. • اختيار حزمة المراقبة المناسبة لمتطلبات مشروعك المحددة. يبدأ المنهج بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم telemetry الأساسية قبل الانتقال إلى أدلة التنفيذ المكتوبة والعملية لكلا الأداتين. ستقرأ من خلال تفسيرات واضحة ومقتطفات كود لفهم كيفية عمل التتبع في الخلفية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمطورين الجدد في مراقبة AI، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في منصات المراقبة. ابدأ القراءة اليوم للحصول على رؤية كاملة لوكلاء AI الخاصين بك.