Вебинар посвящен концепции LLM-observability (наблюдаемости) и ее критической роли в разработке ИИ-систем. Спикер объясняет разницу между простым мониторингом метрик и глубоким пониманием внутренних процессов работы языковых моделей. Основной акцент сделан на том, как логирование промежуточных шагов и анализ «хода мыслей» агента помогают оптимизировать стоимость, повышать предсказуемость и исправлять ошибки в сложных автоматизациях.
00:02–00:48 Мониторинг vs Наблюдаемость — Определение понятий и объяснение, почему важно не просто видеть метрики, но и понимать причины происходящего внутри ИИ.
00:49–01:56 Природа непредсказуемости ЛЛМ — Почему ИИ-системы ведут себя не так, как традиционный софт, и как это мешает отладке.
01:57–03:00 5 причин внедрить observability — Разбор ключевых факторов: галлюцинации, сложные цепочки (chains), флуктуации, стоимость токенов и качество ответов.
03:01–04:22 От MVP к Production-ready — Как использовать логирование для выбора лучших моделей и настройки инструментов (tools) внутри агента.
04:23–06:01 Важность логов для техподдержки — Почему без анализа шагов «черного ящика» невозможно эффективно исправлять баги в n8n и других платформах.
06:02–07:45 Методология оптимизации промптов — Использование оценок (scoring) и данных о токенах для снижения стоимости и улучшения качества.
07:48–10:11 Будущее инструментов наблюдаемости — Ожидания от новых платформ: автоматические дашборды, ИИ-рекомендации по устранению…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.