Khả năng quan sát AI Agent: LangSmith và Langfuse

Khi các ứng dụng AI ngày càng trở nên phức tạp, việc hiểu cách các agent đưa ra quyết định là vô cùng quan trọng. Tracing và giám sát các quy trình làm việc này là chìa khóa để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy. Khóa học này cung cấp một hướng dẫn chi tiết bằng văn bản về khả năng quan sát AI, giúp bạn so sánh và triển khai LangSmith và Langfuse. Bạn sẽ học cách theo dõi việc sử dụng token, gỡ lỗi các pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) phức tạp và giám sát hiệu suất của agent. What you will learn: • Hiểu các khái niệm nền tảng về khả năng quan sát AI, LLM tracing và telemetry. • So sánh các tính năng cốt lõi, điểm mạnh và các trường hợp sử dụng của LangSmith và Langfuse. • Học cách thiết lập mã nguồn để ghi lại các suy nghĩ và hành động của agent. • Thực hành đánh giá đầu ra của LLM và quản lý các phiên bản prompt một cách hiệu quả. • Phân tích các mô hình tracing hiện đại cho các ứng dụng RAG và hệ thống multi-agent. • Lựa chọn stack quan sát phù hợp cho các yêu cầu dự án cụ thể của bạn. Chương trình học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm telemetry cơ bản trước khi chuyển sang các hướng dẫn triển khai thực tế bằng văn bản cho cả hai công cụ. Bạn sẽ đọc qua các giải thích rõ ràng và các đoạn mã để hiểu cách tracing hoạt động bên dưới hệ thống. Được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển mới làm quen với việc giám sát AI, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với các nền tảng quan sát. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để có được cái nhìn toàn diện về các AI agent của bạn.