Debugging applicazioni AI generative con OpenTelemetry Tracing

Le applicazioni AI generative possono essere altamente imprevedibili, rendendo inefficaci i metodi di debug tradizionali. Comprendere come i dati fluiscono attraverso i tuoi prompt, i sistemi di recupero e le chiamate LLM è essenziale per costruire sistemi AI pronti per la produzione. Questo corso ti insegna come implementare il tracing strutturato e l'osservabilità nelle tue applicazioni AI generative. Imparerai a tracciare flussi di esecuzione complessi, identificare colli di bottiglia di latenza e fare il debug di output non deterministici utilizzando strumenti aperti standard del settore. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di osservabilità e come il tracing si applica ai modelli linguistici di grandi dimensioni; Configurare OpenTelemetry per catturare percorsi di esecuzione dettagliati attraverso i componenti della tua applicazione AI; Tracciare i workflow di generazione aumentata con recupero per individuare i fallimenti di ricerca e generazione; Analizzare latenza, utilizzo dei token e passaggi di esecuzione dei prompt per ottimizzare le prestazioni dell'applicazione; Implementare il logging strutturato e gli attributi di span personalizzati per i carichi di lavoro AI generativi. Iniziamo con la terminologia fondamentale di tracing e osservabilità prima di esaminare implementazioni scritte passo-passo. Ti eserciterai a configurare gli span, a tracciare le chiamate LLM annidate e a valutare i dati di traccia attraverso esercizi pratici scritti e snippet di codice. Questo corso è progettato per sviluppatori software principianti e appassionati di AI che desiderano rendere affidabili le loro applicazioni AI generative, senza alcuna esperienza precedente nel tracing richiesta. Inizia a leggere oggi per portare trasparenza e affidabilità ai tuoi workflow AI generativi.