Observabilité des agents AI : LangSmith et Langfuse

À mesure que les applications AI deviennent plus complexes, il est essentiel de comprendre comment vos agents prennent des décisions. Le traçage et la surveillance de ces flux de travail sont la clé pour construire des systèmes AI fiables. Ce cours propose un guide textuel clair sur l'observabilité AI, vous aidant à comparer et à implémenter LangSmith et Langfuse. Vous apprendrez à suivre l'utilisation des jetons (tokens), à déboguer des pipelines complexes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) et à surveiller les performances des agents. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les concepts fondamentaux de l'observabilité AI, du traçage LLM et de la télémétrie. • Comparer les fonctionnalités clés, les points forts et les cas d'utilisation de LangSmith et Langfuse. • Apprendre à instrumenter votre code pour capturer les réflexions et les actions des agents. • S'exercer à évaluer les sorties LLM et à gérer efficacement les versions de prompts. • Analyser les modèles de traçage modernes pour les applications RAG et les systèmes multi-agents. • Choisir la pile d'observabilité adaptée aux exigences spécifiques de votre projet. Le programme commence par la terminologie essentielle et les concepts de base de la télémétrie avant de passer à des guides d'implémentation écrits et pratiques pour les deux outils. Vous lirez des explications claires et des extraits de code pour comprendre comment le traçage fonctionne en coulisses. Conçu pour les débutants et les développeurs novices en surveillance AI, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable avec les plateformes d'observabilité. Commencez à lire dès aujourd'hui pour obtenir une visibilité totale sur vos agents AI.