Integração com Ferramentas de Operações Externas

por que ferramentas de llmops são necessárias embora os llms (modelos de linguagem de grande escala) possuam capacidades excepcionais de raciocínio e geração de texto, seu funcionamento interno ainda não é totalmente compreendido, o que apresenta desafios para o desenvolvimento de aplicações baseadas em llm por exemplo avaliação da qualidade de saída avaliação dos custos de inferência medição da latência de resposta do modelo complexidade de depuração introduzida por chamadas encadeadas, agentes e ferramentas compreensão de intenções complexas dos usuários ferramentas como langsmith e langfuse, conhecidas como ferramentas de llmops, fornecem capacidades de rastreamento abrangente e avaliação profunda para aplicações llm, oferecendo aos desenvolvedores suporte completo ao ciclo de vida, desde a prototipagem até a produção e operações fase de prototipagem na fase de prototipagem, as aplicações llm normalmente envolvem experimentação rápida com testes de prompts, seleção de modelos, estratégias de rag (geração aumentada por recuperação) e outras combinações de parâmetros compreender rapidamente o desempenho da execução do modelo é crucial nesta etapa a integração com langfuse permite rastrear cada etapa da execução da aplicação no paragraph, fornecendo visibilidade clara e informações de depuração, permitindo que os desenvolvedores identifiquem rapidamente problemas e reduzam o tempo de depuração fase de testes na fase de testes, a coleta de dados continua para melhorar e aprimorar o desempenho o langsmith pode adicionar execuções como exemplos ao conjunto de dados, estendendo a cobertura de testes para cenários do mundo real esta é uma vantagem chave de ter sistemas de registro e avaliação/teste na mesma plataforma fase de produção no ambiente de produção, as equipes de desenvolvimento precisam monitorar cuidadosamente pontos de dados chave, adicionar conjuntos de dados de referência, realizar anotações manuais e analisar profundamente os resultados operacionais especialmente durante o uso em larga escala de aplicações, as equipes de operações e de dados devem monitorar continuamente os custos e o desempenho das aplicações, otimizando tanto o modelo quanto o desempenho da aplicação integrando o paragraph com ferramentas de operações ao usar o workflow do paragraph para orquestrar aplicações llm, geralmente envolve uma série de nós e lógica com alta complexidade integrar o paragraph com ferramentas de operações externas ajuda a resolver o problema da "caixa preta" frequentemente enfrentado na orquestração de aplicações os desenvolvedores podem simplesmente configurar a plataforma para rastrear dados e métricas ao longo do ciclo de vida da aplicação, avaliando facilmente a qualidade, o desempenho e o custo das aplicações llm criadas no paragraph