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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 : llmops
Création d’une boucle d’amélioration des agents avec les outils d’évaluation de LangGraph et LangSmith.
Une boucle étape par étape de LangGraph et LangSmith : collecte des traces, trois niveaux d’évaluation, regroupement des échecs, ensembles de données de régression hors ligne et évaluations avant déploiement.
24 min de lectureUne feuille de route pour l’ingénierie IA en 2026 : de Python aux agents et aux outils LLMOps.
Un parcours d’apprentissage en plusieurs étapes pour 2026 en ingénierie IA, allant de Python et des mathématiques, en passant par l’apprentissage automatique classique et l’apprentissage profond, jusqu’aux techniques RAG, MCP, aux agents, aux évaluations et au déploiement.
14 min de lectureLorsque 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 lectureQui évalue l’évaluateur ? Validation des suites d’évaluation d’agents avant de leur faire confiance.
Qui valide l’ensemble d’évaluation ? L’évolution des juges, l’évaluation basée uniquement sur les résultats, les modes de défaillance privés et les coûts cachés peuvent faire en sorte que les évaluations des LLM soient trompeuses. Vérifications concernant l’ensemble d’évaluation lui-même.
7 min de lectureÉvaluer la récupération RAG au-delà du taux de rappel ANN, à l’aide de Turbopuffer comme exemple.
Un index vectoriel rapide peut encore ne pas trouver la réponse. Apprenez les compromis de stockage de Turbopuffer, la recherche hybride BM25 et vecteur, ainsi que la manière dont un ensemble d’or mesure le taux de rappel réel.
7 min de lectureDes évaluations aux agents auto-améliorants : cinq époques de l’évaluation des agents
L’évaluation des agents signifie désormais l’audit des traces. Voir comment les vérifications déterministes, les juges LLM et les agents, la diagnostic et un méta-mécanisme créent un cycle d’amélioration sûr.
7 min de lectureSuivre un pipeline LangGraph pour des blogs avec Langfuse : segments, scores, avertissements.
Configurer un pipeline LangGraph multi-agents avec Langfuse : une trace par article, des segments imbriqués, des avertissements, des scores et une routine de débogage pour les drafts de qualité faible.
8 min de lectureAgents résistants au rejouement : éviter les appels à l’LLM dans le flux de travail grâce à une approche temporelle.
Pourquoi un agent qui plante en cours d’exécution ne doit pas relancer son LLM : les activités comme limite de non-déterminisme, les mécanismes de rejouement, les battements de cœur, les tentatives de réessai et les graphes sans état.
16 min de lectureNotes pratiques : Conception d’agents IA fiables : Élaboration d’une évaluation en environnement de production
Guide pratique détaillé : Conception d’agents IA fiables – Évaluation en environnement de production : contrats, vérifications et emplacements prévus pour du code à intégrer destinés aux équipes qui utilisent ce modèle.
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