Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
Tag : Debugging
Lorsque le tableau de bord affiche un état vert mais que l’agent se trompe : le traçage de l’état
Le tableau de bord est vert et l’agent a tort : les échecs se cachent dans l’état transmis entre les étapes fonctionnelles. Quels enregistrements de suivi, d’acheminement et d’évaluation doivent être capturés.
12 min de lectureDiagnostic des échecs RAG : une carte des étapes et un juge de fondement au niveau des affirmations.
Identifier l’endroit où le pipeline RAG a échoué, puis créer un juge de fondement basé sur un LLM qui vérifie les affirmations une par une et est validé à l’aide d’évaluateurs humains via le coefficient kappa.
9 min de lectureComment un agent d’IA pour la correction de documents s’est trompé lui-même : faux positifs dans un environnement sandbox Docker
Un agent de correction de documents de LangGraph a fourni une correction inutile, puis a causé des problèmes avec les paquets src-layout. La faille liée au sandbox Docker en est la cause, et la véritable correction a été trouvée dans click.
7 min de lectureDébogage des échecs silencieux des RAG : récupération, découpage, filtres et évaluations
Les réponses RAG peuvent sembler correctes tout en étant fausses. Un guide axé sur Python pour suivre le processus de récupération, le découpage, les filtres de métadonnées, les évaluations, la recherche hybride et l’ancrage.
8 min de lectureSept manières silencieuses dont la pollution contextuelle endommage les agents LangGraph
État obsolète, tas énormes d’outils, fragments RAG dupliqués, résumés avec perte d’informations et ensembles d’outils surdimensionnés : sept échecs qui ne génèrent aucune erreur, accompagnés de solutions et de méthodes pour les détecter.
9 min de lectureLorsqu’un agent IA échoue, qui en est responsable ? Analyse de la chaîne d’échecs
Pourquoi l’expression « le modèle a halluciné » est insuffisante : une analyse des étapes d’échec de l’agent, de l’intention et de la récupération d’informations aux outils, aux tentatives de réessai et aux traces, ainsi que des éléments à observer.
8 min de lectureSept manières dont une réponse RAG peut être erronée et comment déterminer l’étape défaillante.
Une méthode pratique pour diagnostiquer les mauvaises réponses RAG : sept points de défaillance regroupés en trois étapes, quatre champs à enregistrer, et un test permettant d’identifier la cause.
7 min de lectureDébogage de Serverless Apache Spark à l’aide de Gemini, MCP et des compétences d’agent
Débogage d’Apache Spark sans serveur avec Gemini : de la copie des erreurs dans le chat à un agent qui lit les journaux de batch via un serveur MCP et corrige PySpark.
6 min de lectureDéterminer pourquoi une requête Weaviate est lente grâce au profilage par étape
Le profilage des requêtes Weaviate fournit un détail du temps d’exécution étape par étape pour chaque réponse, ce qui permet d’identifier rapidement les filtres lents, les lectures sur disque, les recherches dans le graphe ou les recalculs.
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