Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: llmops
Створення циклу покращення агента за допомогою LangGraph та оцінок LangSmith.
Крок за кроком цикл LangGraph та LangSmith: збір слідів, три рівні оцінювання, кластерування невдач, набори даних для регресії офлайн та попередні оцінки перед випуском.
24 хв читанняДорожня карта розробки систем штучного інтелекту на 2026 рік: від Python до агентів та технологій LLMOps.
Етапний навчальний шлях до 2026 року зі створення систем штучного інтелекту, від Python та математики через класичні методи машинного навчання та глибоке навчання до технологій RAG, MCP, агентів, оцінки та розгортання.
14 хв читанняКоли панель керування показує зелений статус, а агент робить помилку: відстеження стану
Панель керування має зелений колір, і агент помиляється: проблеми приховуються у стані, який передається між коректними кроками. Які записи трекінгу, маршрутизації та оцінок необхідно фіксувати.
12 хв читанняХто оцінює оцінювача? Перевірка наборів інструментів для оцінки агентів перед тим, як їм довіряти.
Хто перевіряє набір тестів оцінки? Схильність суддів, оцінювання лише за результатом, приватні моди збоїв та приховані витрати можуть змусити оцінки ШІ брехати. Перевірка самого набору тестів.
7 хв читанняОцінка процесу пошуку в RAG за межами показників точності ANN, на прикладі Turbopuffer
Швидкий векторний індекс все одно може пропустити правильну відповідь. Дізнайтеся про компроміси у зберіганні в Turbopuffer, гібридний підхід BM25 та векторного пошуку, а також про те, як «золотий набір» вимірює справжню точність повернення даних.
7 хв читанняВід оцінок до самовдосконалюваних агентів: п’ять епох оцінки агентів
Оцінка агента тепер означає аудит слідів дій. Подивіться, як детерміністичні перевірки, судді на основі LLM, діагностика та мета-інструменти створюють безпечний цикл вдосконалення.
7 хв читанняВідстеження пайплайну блогу LangGraph за допомогою Langfuse: фрагменти, оцінки, попередження
Оснастити багатоагентний пайплайн LangGraph інструментами Langfuse: один слід за статтею, вкладені фрагменти, попередження, оцінки та процедура виправлення помилок для слабких чернеток.
8 хв читанняАгенти, стійкі до повторного відтворення: уникнення викликів LLM у робочому процесі за допомогою темпоральних механізмів.
Чому агент, який зупиняється під час виконання, не повинен знову викликати свій LLM: дії як межа недетермінізму, механізми повторного відтворення, показники стану, спроби повтору та графи без стану.
16 хв читанняПроєктування плану керування оцінкою для промислових AI-агентів
Як створити систему постійної оцінки агентів: розділення планів виконання та керування, перевірки на основі трекінгу, золоті набори даних, контрольні точки CI, тестування протягом усього життєвого циклу та чек-лист для запуску.
10 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.