Asas Kebolehlihatan Ejen AI dengan Langfuse

Memandangkan ejen AI dan aplikasi LLM menjadi semakin kompleks, memahami dengan tepat bagaimana mereka membuat keputusan adalah kritikal. Tanpa kebolehlihatan yang betul, menyahpepijat prompt dan mengurus kos boleh terasa seperti mencari dalam kegelapan. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda melalui perkara asas dalam memantau dan menilai ejen AI menggunakan Langfuse. Anda akan meneroka cara untuk menangkap jejak pelaksanaan, menjejak penggunaan token, dan memberi skor kepada respons model untuk memastikan alat kecerdasan buatan anda beroperasi secara boleh dipercayai dan cekap. Apa yang anda akan pelajari: • Memahami konsep teras kebolehlihatan LLM dan penjejakan ejen. • Mengkonfigurasi Langfuse untuk memantau aliran kerja ejen AI dan menangkap langkah pelaksanaan. • Menjejak penggunaan token dan mengira kos untuk aplikasi LLM moden. • Menilai output model menggunakan mekanisme pemarkahan dan gelung maklum balas pengguna. • Menganalisis prestasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan keberkesanan prompt. • Membandingkan strategi kebolehlihatan untuk membina alat AI yang teguh dan sedia untuk pengeluaran. Kurikulum bermula dengan terminologi dan konsep asas sebelum beralih ke latihan bertulis yang praktikal tentang melaksanakan logik penjejakan dan pemantauan. Anda akan membaca coretan kod langkah demi langkah dan senario yang menggambarkan cara untuk menyepadukan amalan ini ke dalam aliran kerja pembangunan anda. Kursus ini direka untuk pemula dan pembangun yang bercita-cita tinggi; tiada pengalaman terdahulu dengan AI ejen atau alat kebolehlihatan yang kompleks diperlukan. Mula membaca hari ini untuk mendapatkan kejelasan yang jelas ke dalam aplikasi AI anda dan membina ejen yang lebih baik.