Beobachtbarkeit und Debugging
Beobachtbarkeit verbindet Ergebnisse mit den Schritten, die sie hervorbringen.
Was Sie lernen werden
- Erklären Sie: Fehler benötigen explizite Pfade
- Wenden Sie die Idee in einem Beispiel an: Beobachtbarkeit und Debugging
- Erkennen Sie Einschränkungen und überprüfen Sie das Übungsergebnis
Beobachtbarkeit verbindet Ergebnisse mit den Schritten, die sie hervorbringen. Diagnosedaten sollen helfen, ohne Geheimnisse preiszugeben.
Sie können diesen Kurs ohne Konto oder Programmierung absolvieren. Beispiele verwenden synthetische Daten und KI-Ergebnisse müssen überprüft werden.
Wie es funktioniert, Schritt für Schritt
Fehler benötigen explizite Pfade
Ein Timeout unterscheidet sich von einem Berechtigungsfehler. Wiederholen Sie nur vorübergehende Fehler mit begrenzten Versuchen und zunehmenden Verzögerungen. Eine Operation mit Nebenwirkungen kann ausgeführt werden, bevor ihre Antwort verloren geht. Ein erneuter Versuch ohne Idempotenzschlüssel kann den Effekt duplizieren. Beim Streaming wird der Fortschritt angezeigt, es kann jedoch nicht garantiert werden, dass der Vorgang abgeschlossen ist. Prüfpunkte ermöglichen möglicherweise die Wiederaufnahme fehlgeschlagener Phasen innerhalb der Laufzeitgrenzen. Speichern Sie die Laufkennung, die Phase, die Dauer und den Fehler, während Sie Geheimnisse aus Protokollen entfernen. Messen Sie sowohl langsame Pfade als auch Durchschnittswerte.
Definieren Sie den Erfolg vor der Optimierung
Bereiten Sie repräsentative Anfragen und erwartete Antworten oder Eigenschaften vor. Berücksichtigen Sie normale Fälle, Unklarheiten, fehlende Daten und Toolfehler. Messen Sie für RAG die Beweisgewinnung getrennt von der Antwortkorrektheit. Recall@k misst den Anteil relevanter Beweise, die in den ersten k Ergebnissen gefunden wurden; precision@k misst den Anteil der zurückgegebenen Ergebnisse, die relevant sind. Verfolgen Sie für Agenten auch Aktionen, Berechtigungen und Stopps. Ein LLM als Richter kann die Bewertung beschleunigen, muss jedoch mit Menschen verglichen werden. Ändern Sie Eingabeaufforderung, Modell und Index nicht gleichzeitig, wenn Sie verstehen möchten, was zu verbesserten Ergebnissen führt.
Überprüfen Sie den Zugang vor der Nutzung
Berechtigungen müssen von Servern und der Datenschicht durchgesetzt werden. Lassen Sie nicht das Modell entscheiden, ob ein Benutzer ein Dokument sehen darf. Filtern Sie Quellen, bevor sie in den Kontext gelangen, nicht nachdem die Antwort generiert wurde. Verwenden Sie Anmeldeinformationen mit minimalem Zugriff, halten Sie sie von Eingabeaufforderungen, Screenshots und Browsercode fern und rotieren Sie offengelegte Schlüssel. Eine Widget-Domain-Zulassungsliste ersetzt nicht die API-Authentifizierung. Durch die Authentifizierung werden Sie identifiziert; Die Autorisierung bestimmt die Vorgänge und Daten, die Sie verwenden können. Test verweigerte auch den Zugriff.
Das erklärende Schaubild
Folgen Sie den durchgezogenen Pfeilen für den Hauptfluss. Gestrichelte blaue Pfeile liefern Daten oder Kontext; Gestrichelte rosa Pfeile zeigen Feedback oder zurückgegebene Ergebnisse an. Farben und Formen unterscheiden Modelle, Geschäfte, Entscheidungen und Ergebnisse. Scrollen Sie auf kleinen Bildschirmen horizontal, um das gesamte Schaubild zu verfolgen.
Ein vollständiges Beispiel
Bei einer langsamen Reaktion dauert der Abruf 0,2 s, das erneute Einordnen 0,4 s und das externe Werkzeug 8 s. Eine Laufkennung verbindet Stufen; Eingabeaufforderungs- und Modellversionen werden aufgezeichnet.
Probieren Sie es selbst aus
- Erstellen Sie eine Zeitleiste mit Phase, Dauer, Ergebnis und Laufkennung.
- Notieren Sie die Eingabe, die Quelle und das erwartete Ergebnis, bevor Sie das Experiment durchführen. Verwenden Sie im Beispiel nur die fiktiven Daten.
- Folgen Sie den Diagrammschritten. Notieren Sie bei jedem Schritt, welche Informationen empfangen und produziert werden. Verwechseln Sie Zwischenergebnisse nicht mit Endergebnissen.
- Wiederholen Sie den Vorgang, nachdem Sie erforderliche Informationen entfernt oder die Eingabe mehrdeutig gemacht haben. Prüfen Sie, ob das System eine Antwort klärt, stoppt oder erfindet.
- Vergleichen Sie mit der erklärten Lösung. Bewahren Sie die Konfiguration, das Datum, das Ergebnis und eine Erklärung für Unterschiede auf. Ändern Sie eine Sache und testen Sie es erneut.
Eine erklärte Lösung
Identifizieren Sie das Tool als Latenzquelle und behalten Sie den Fehlerkontext ohne Anmeldeinformationen bei. Mit einer erfolgreichen Übung können Sie den Zusammenhang zwischen Input, Phasen und Ergebnis aufzeigen. Bei fehlenden Informationen ist eine vorsichtige Antwort sinnvoller als erfundene Details. Vergleichen Sie mehr als nur Stil: Überprüfen Sie auch Bedingungen, Quellen und Vorgänge.
Wann dieser Ansatz hilft und wo seine Grenzen liegen
Externe Ablaufverfolgungstools gelten nicht als UI-Steuerelemente. Wählen Sie diesen Ansatz, wenn er einen gemessenen Bedarf verbessert. Behalten Sie eine einfache Ausgangsbasis bei und vergleichen Sie die Ergebnisse mit identischen Eingaben. Ein erfolgreiches Beispiel stellt nicht in jeder Situation Verlässlichkeit dar.
Überprüfen Sie Ihr Wissen
Beweist ein Timeout, dass der Vorgang nicht ausgeführt wurde?
Nein. Überprüfen Sie den Status, bevor Sie eine Aktion mit Nebenwirkungen wiederholen.
Beweist eine gute Stilbewertung den Erfolg eines Agenten?
Nein. Der Agent schreibt möglicherweise wunderbar, nachdem er das falsche Tool oder die falschen Daten verwendet hat.
Zu welchem Ergebnis soll diese Übung führen?
Identifizieren Sie das Tool als Latenzquelle und behalten Sie den Fehlerkontext ohne Anmeldeinformationen bei.
Wichtige Begriffe
- Idempotenz: Kontrollierte Wiederholung ohne Duplizierung eines Effekts.
- Regresie / Regression: Eine Änderung, die einen zuvor korrekten Fall aufhebt.
- Autorisierung / Autorisierung: Überprüfung des Zugriffsrechts auf einen Vorgang oder eine Ressource.
Quellen und Ihr nächster Schritt
Zur Vorbereitung: E03 – Bewertung von Agenten und Teams