Langfuse ile AI Agent Gözlemlenebilirliğinin Temelleri

AI agent'lar ve LLM uygulamaları daha karmaşık hale geldikçe, tam olarak nasıl karar verdiklerini anlamak kritik bir önem kazanır. Uygun bir gözlemlenebilirlik (observability) olmadan, prompt'ları hata ayıklamak ve maliyetleri yönetmek karanlıkta arama yapmak gibi hissettirebilir. Bu metin tabanlı kurs, Langfuse kullanarak AI agent'larını izleme ve değerlendirme temelleri konusunda size rehberlik eder. Yapay zeka araçlarınızın güvenilir ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için yürütme izlerini (traces) yakalamayı, token kullanımını takip etmeyi ve model yanıtlarını puanlamayı keşfedeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • LLM gözlemlenebilirliği ve agent izleme (tracing) temel kavramlarını anlayın. • AI agent iş akışlarını izlemek ve yürütme adımlarını yakalamak için Langfuse'u yapılandırın. • Modern LLM uygulamaları için token tüketimini takip edin ve maliyetleri hesaplayın. • Puanlama mekanizmalarını ve kullanıcı geri bildirim döngülerini kullanarak model çıktılarını değerlendirin. • Retrieval-Augmented Generation (RAG) performansını ve prompt etkinliğini analiz edin. • Sağlam, üretime hazır AI araçları oluşturmak için gözlemlenebilirlik stratejilerini karşılaştırın. Müfredat, izleme ve monitör etme mantığını uygulamaya yönelik pratik, yazılı egzersizlere geçmeden önce temel terminoloji ve kavramlarla başlar. Bu uygulamaları geliştirme iş akışınıza nasıl entegre edeceğinizi gösteren adım adım kod parçacıklarını ve senaryoları okuyacaksınız. Bu kurs, yeni başlayanlar ve hevesli geliştiriciler için tasarlanmıştır; agentic AI veya karmaşık gözlemlenebilirlik araçları konusunda önceden deneyim gerekmez. AI uygulamalarınızda net bir görünürlük elde etmek ve daha iyi agent'lar oluşturmak için bugün okumaya başlayın.