Category

AI Observability

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

33 posts

تسلط بر قابلیت مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی: نگاهی عمیق به فینیکس برای مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ

با شتاب گرفتن پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، پیچیدگی عیب‌یابی و نظارت بر این سیستم‌های غیرقطعی به یک گلوگاه اصلی برای تیم‌های مهندسی تبدیل شده است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که مسیرهای اجرا خطی و قابل پیش‌بینی هستند، برنامه‌های هوش مصنوعی—به‌ویژه...

دیباگ کردن جعبه سیاه: راهنمای عملی LangSmith برای مشاهده‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ

با شتاب سازمان‌ها برای تولید مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، ماهیت «جعبه سیاه» این سیستم‌ها به گلوگاه اصلی قابلیت اطمینان و اعتماد تبدیل شده است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که منطق آن‌ها قطعی است، برنامه‌های LLM با خروجی‌های غیرقطعی، زنجیره‌های چندمرحله‌ای پیچیده و نقاط ادغام با APIهای خارجی دست‌وپنج نرم می‌کنند...

هلیکون: استاندارد متن‌باز برای پایش هوش مصنوعی و اشکال‌زدایی مدل‌های زبانی بزرگ

با ادغام فزاینده مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در برنامه‌های عملیاتی، ابزارهای نظارتی سنتی مهندسی نرم‌افزار ناکافی به نظر می‌رسند. شما نمی‌توانید صرفاً یک پاسخ را لاگ کرده و انتظار درک دلیل توهم یا تأخیر مدل هوش مصنوعی را داشته باشید.

کشف ناهنجاری هزینه و تأخیر در لحظه در پایانه‌های مدل‌های زبانی بزرگ با پایپ‌لاین‌های تلومیتری پخش‌محور

با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به بارهای کاری حیاتی در محیط تولید، روش‌های نظارتی سنتی دیگر پاسخگو نیستند. توسعه‌دهندگان دیگر نمی‌توانند برای ردیابی سلامت زیرساخت هوش مصنوعی خود به پردازش دسته‌ای یا داشبوردهای ایستا تکیه کنند. وقتی یک پایانه با افزایش ناگهانی تأخیر یا افزایش نمایی در مصرف توکن مواجه می‌شود، تأثیر مالی و عملیاتی آن فوری است.

الگوهای ابزارگذاری سفارشی برای RAG چندعاملی: حل تکه‌تکه شدن ردیابی با OpenTelemetry

با تکامل برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) از ربات‌های ساده پرسش و پاسخ به سیستم‌های پیچیده تولید تقویت‌شده با بازیابی چندعاملی (RAG)، قابلیت مشاهده (Observability) به یک گلوگاه حیاتی تبدیل شده است. در یک تنظیم RAG تک‌عاملی، یک درخواست به صورت خطی جریان می‌یابد: پرسش، بازیابی، تولید. با این حال، در ...

اطمینان از قابلیت اطمینان: ارزیابی ثبات خروجی مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های مصنوعی و تست رگرسیون

با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به کاربردهای حیاتی سازمانی، حاشیه خطا به شدت کاهش می‌یابد. در توسعه نرم‌افزار سنتی، خروجی‌های قطعی معمول هستند؛ ورودی خاص همیشه خروجی یکسان تولید می‌کند. با این حال، در ...

ردیابی RAG در Semantic Kernel به صورت بلادرنگ

با پذیرش سریع معماری‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) توسط سازمان‌ها، اطمینان از قابلیت اطمینان و عملکرد این سیستم‌ها به یک چالش مهندسی حیاتی تبدیل شده است. در حالی که پایش استاندارد مدل‌های زبانی بزرگ، مصرف توکن و تأخیر را ردیابی می‌کند، اغلب مراحل میانی حیاتی را از قلم می‌اندازد...