Kebolehperhatian Ejen AI: LangSmith dan Langfuse

Memandangkan aplikasi AI menjadi semakin kompleks, memahami cara ejen anda membuat keputusan adalah kritikal. Menjejak dan memantau aliran kerja ini adalah kunci untuk membina sistem AI yang boleh dipercayai. Kursus ini menyediakan panduan berasaskan teks yang jelas tentang kebolehperhatian AI, membantu anda membandingkan dan melaksanakan LangSmith dan Langfuse. Anda akan belajar cara menjejak penggunaan token, menyahpepijat saluran paip Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang kompleks, dan memantau prestasi ejen. Apa yang anda akan pelajari: • Fahami konsep asas kebolehperhatian AI, penjejakan LLM, dan telemetri. • Bandingkan ciri teras, kekuatan, dan kes penggunaan LangSmith dan Langfuse. • Pelajari cara instrumen kod anda untuk menangkap pemikiran dan tindakan ejen. • Berlatih menilai output LLM dan mengurus versi prompt dengan berkesan. • Analisis corak penjejakan moden untuk aplikasi RAG dan sistem berbilang ejen. • Pilih tindanan kebolehperhatian yang betul untuk keperluan projek khusus anda. Kurikulum bermula dengan terminologi penting dan konsep telemetri asas sebelum beralih ke panduan pelaksanaan bertulis yang praktikal untuk kedua-dua alatan tersebut. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan coretan kod untuk memahami cara penjejakan berfungsi di sebalik tabir. Direka untuk pemula dan pembangun yang baru dalam pemantauan AI, kursus ini tidak memerlukan pengalaman terdahulu dengan platform kebolehperhatian. Mula membaca hari ini untuk mendapatkan keterlihatan penuh ke dalam ejen AI anda.