Observabilitas AI Agent: LangSmith dan Langfuse

Seiring dengan semakin kompleksnya aplikasi AI, memahami bagaimana agent Anda membuat keputusan menjadi sangat penting. Tracing dan pemantauan alur kerja ini adalah kunci untuk membangun sistem AI yang andal. Kursus ini menyediakan panduan berbasis teks yang jelas tentang observabilitas AI, membantu Anda membandingkan dan mengimplementasikan LangSmith dan Langfuse. Anda akan mempelajari cara melacak penggunaan token, men-debug pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang kompleks, dan memantau performa agent. Apa yang akan Anda pelajari: • Memahami konsep dasar observabilitas AI, tracing LLM, dan telemetri. • Membandingkan fitur inti, kekuatan, dan kasus penggunaan LangSmith dan Langfuse. • Mempelajari cara menginstrumentasi kode Anda untuk menangkap pemikiran dan tindakan agent. • Berlatih mengevaluasi output LLM dan mengelola versi prompt secara efektif. • Menganalisis pola tracing modern untuk aplikasi RAG dan sistem multi-agent. • Memilih stack observabilitas yang tepat untuk kebutuhan proyek spesifik Anda. Kurikulum dimulai dengan terminologi penting dan konsep dasar telemetri sebelum beralih ke panduan implementasi tertulis yang praktis untuk kedua alat tersebut. Anda akan membaca penjelasan yang jelas dan cuplikan kode untuk memahami cara kerja tracing di balik layar. Dirancang untuk pemula dan pengembang yang baru mengenal pemantauan AI, kursus ini tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan platform observabilitas. Mulailah membaca hari ini untuk mendapatkan visibilitas penuh ke dalam AI agent Anda.