Category

AI Observability

Langfuse LangSmith OpenTelemetry for AI Phoenix Helicone PromptLayer Weights & Biases Arize AI Braintrust

33 posts

مقیاس‌پذیری مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی: تسلط بر جداسازی چند مستأجری و تخصیص هزینه با Langfuse

با گذار از نمونه‌های اولیه تک‌مستأجری به پلتفرم‌های SaaS چند مستأجری با حجم بالا، پیچیدگی مشاهده‌پذیری چند برابر می‌شود. دیگر کافی نیست که فقط ببینید یک پرامپت موفق بوده است؛ باید اطمینان حاصل کنید که مستأجر A به داده‌های مستأجر B دسترسی ندارد و باید بدانید...

اندازه‌گیری هدررفت توکن: راهنمای بهینه‌سازی هزینه در خطوط لوله LLM با استفاده از شاخص‌های مشاهده‌پذیری

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قدرتمند هستند، اما گران‌قیمت نیز می‌باشند. برای بسیاری از تیم‌های مهندسی، چالش اصلی دیگر صرفاً توانایی مدل نیست، بلکه کارایی اقتصادی خطوط لوله استنتاج آن‌هاست. یک دام رایج، «نشت توکن» است که در آن داده‌های تکراری، پرحرف یا غیرضروری به مدل ارسال می‌شوند...

رمزگشایی از مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی: بررسی عمیق Phoenix

در چشم‌انداز در حال تحول سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و هوش مصنوعی مولد، صرفاً ساخت اپلیکیشن‌های محکم دیگر کافی نیست. با افزایش پیچیدگی این سیستم‌ها، نیاز به مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی حیاتی می‌شود. توسعه‌دهندگان اغلب در مورد نحوه تعامل مدل‌های خود با داده‌ها، دلایل تولید خروجی‌های خاص و محل گلوگاه‌های عملکردی، در تاریکی مطلق هستند...

رمزگشایی از LangSmith: راهنمای جامع پایش و ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ

ساخت برنامه‌های سطح تولید مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) دیگر فقط مهندسی پرامپت نیست؛ بلکه درباره قابلیت اطمینان، شفافیت و بهبود مستمر است. با پیچیده‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی، شامل استدلال چندمرحله‌ای، خطوط لوله RAG و جریان‌های کاری عاملی، ط...

گشودن جعبه سیاه هوش مصنوعی: راهنمای جامع PromptLayer برای توسعه‌دهندگان مدرن

با ادغام فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در نرم‌افزارهای سازمانی، پیچیدگی مدیریت این سیستم‌های غیرقطعی به شدت افزایش می‌یابد. برای توسعه‌دهندگان، گذار از کد قطعی سنتی به جریان‌های کاری هوش مصنوعی احتمالی، دسته جدیدی از چالش‌ها را معرفی می‌کند...

پیاده‌سازی معیارهای ارزیابی سفارشی برای اعتبارسنجی خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از چارچوب‌های متن‌باز

با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به اجزای حیاتی تولید، توانایی اعتبارسنجی دقیق خروجی‌ها به دغدغه‌ای اصلی برای تیم‌های مهندسی تبدیل شده است. در حالی که معیارهای عمومی مانند perplexity یا نمرات BLEU یک خط پایه را فراهم می‌کنند، آن‌ها اغلب در ثبت دقت معنایی ظریف، صحت واقعی یا منطق کسب‌وکارهای خاص که توسط برنامه‌های کاربردی مدرن مورد نیاز است، ناتوان هستند.

فراتر از جعبه سیاه: بررسی عمیق هلیکون برای قابلیت مشاهده مدرن هوش مصنوعی

با گذر سازمان‌ها از نمونه‌های اولیه آزمایشی به برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) در سطح تولید، پیچیدگی عیب‌یابی و نظارت به‌طور نمایی افزایش می‌یابد. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که لاگ‌ها در آن‌ها قطعی و قابل پیش‌بینی هستند، تعاملات LLM احتمال‌محور...