Depuración de Aplicaciones de IA Generativa con Trazabilidad de OpenTelemetry

Las aplicaciones de IA generativa pueden ser muy impredecibles, lo que hace que los métodos de depuración tradicionales sean ineficaces. Comprender cómo fluyen los datos a través de sus prompts, sistemas de recuperación y llamadas a LLM es esencial para construir sistemas de IA listos para producción. Este curso le enseña cómo implementar trazabilidad estructurada y observabilidad en sus aplicaciones de IA generativa. Aprenderá a rastrear flujos de ejecución complejos, identificar cuellos de botella de latencia y depurar salidas no deterministas utilizando herramientas abiertas estándar de la industria. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de observabilidad y cómo la trazabilidad se aplica a los modelos de lenguaje grandes; * Configurar OpenTelemetry para capturar rutas de ejecución detalladas en los componentes de su aplicación de IA; * Rastrear flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación para identificar fallos de búsqueda y generación; * Analizar la latencia, el uso de tokens y los pasos de ejecución de prompts para optimizar el rendimiento de la aplicación; * Implementar registros estructurados y atributos de span adaptados a cargas de trabajo de IA generativa. Comenzamos con la terminología central de trazabilidad y observabilidad antes de repasar implementaciones escritas paso a paso. Practicará la configuración de spans, el rastreo de llamadas anidadas a LLM y la evaluación de datos de traza a través de ejercicios escritos prácticos y fragmentos de código. Este curso está diseñado para desarrolladores de software principiantes y entusiastas de la IA que buscan hacer que sus aplicaciones de IA generativa sean fiables, sin necesidad de experiencia previa en trazabilidad. Comience a leer hoy mismo para aportar transparencia y fiabilidad a sus flujos de trabajo de IA generativa.