Osservabilità degli AI Agent: LangSmith e Langfuse

Man mano che le applicazioni AI diventano più complesse, capire come i tuoi agent prendono decisioni è fondamentale. Il tracing e il monitoraggio di questi workflow sono la chiave per costruire sistemi AI affidabili. Questo corso fornisce una guida testuale chiara all'osservabilità dell'AI, aiutandoti a confrontare e implementare LangSmith e Langfuse. Imparerai come tracciare l'utilizzo dei token, eseguire il debug di pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) complesse e monitorare le prestazioni degli agent. Cosa imparerai: • Comprendere i concetti fondamentali dell'osservabilità dell'AI, del tracing LLM e della telemetria. • Confrontare le caratteristiche principali, i punti di forza e i casi d'uso di LangSmith e Langfuse. • Imparare come strumentare il proprio codice per catturare i pensieri e le azioni degli agent. • Esercitarsi a valutare gli output LLM e a gestire le versioni dei prompt in modo efficace. • Analizzare i moderni pattern di tracing per le applicazioni RAG e i sistemi multi-agent. • Scegliere lo stack di osservabilità giusto per i requisiti specifici del proprio progetto. Il curriculum inizia con la terminologia essenziale e i concetti base di telemetria prima di passare a guide pratiche scritte per l'implementazione di entrambi gli strumenti. Leggerai spiegazioni chiare e snippet di codice per capire come funziona il tracing dietro le quinte. Progettato per principianti e sviluppatori nuovi al monitoraggio dell'AI, questo corso non richiede esperienza precedente con le piattaforme di osservabilità. Inizia a leggere oggi per ottenere la piena visibilità sui tuoi AI agent.