AI Agent Gözlemlenebilirliği: LangSmith ve Langfuse

AI uygulamaları daha karmaşık hale geldikçe, agent'larınızın nasıl karar verdiğini anlamak kritik önem taşır. Bu iş akışlarını izlemek (tracing) ve gözlemlemek, güvenilir AI sistemleri oluşturmanın anahtarıdır. Bu kurs, LangSmith ve Langfuse'u karşılaştırmanıza ve uygulamanıza yardımcı olan, AI gözlemlenebilirliği üzerine net, metin tabanlı bir rehber sunar. Token kullanımını nasıl takip edeceğinizi, karmaşık Retrieval-Augmented Generation (RAG) boru hatlarında (pipelines) hata ayıklamayı ve agent performansını izlemeyi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • AI gözlemlenebilirliği, LLM izleme (tracing) ve telemetrinin temel kavramlarını anlayın. • LangSmith ve Langfuse'un temel özelliklerini, güçlü yönlerini ve kullanım durumlarını karşılaştırın. • Agent düşüncelerini ve eylemlerini yakalamak için kodunuzu nasıl donatacağınızı (instrument) öğrenin. • LLM çıktılarını değerlendirme ve prompt versiyonlarını etkili bir şekilde yönetme pratiği yapın. • RAG uygulamaları ve çoklu agent (multi-agent) sistemleri için modern izleme (tracing) modellerini analiz edin. • Özel proje gereksinimleriniz için doğru gözlemlenebilirlik yığınını (stack) seçin. Müfredat, her iki araç için pratik, yazılı uygulama kılavuzlarına geçmeden önce temel terminoloji ve temel telemetri kavramlarıyla başlar. İzlemenin (tracing) arka planda nasıl çalıştığını anlamak için net açıklamaları ve kod parçacıklarını okuyacaksınız. Yeni başlayanlar ve AI izleme konusunda yeni olan geliştiriciler için tasarlanan bu kurs, gözlemlenebilirlik platformları konusunda önceden deneyim gerektirmez. AI agent'larınız üzerinde tam görünürlük elde etmek için bugün okumaya başlayın.