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Debuggerò le app LLM, agent AI, osservabilità LLM, evals AI
Brenda J
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La tua app LLM o agente AI funziona bene in fase di test finché non arrivano gli utenti reali.
Improvvisamente ti trovi a gestire allucinazioni, chiamate a strumenti rotte, catene instabili e output incoerenti. Risolvi un problema, ne compare un altro. Non è scalabile.
La soluzione non sono più controlli di vibe.
Sono evals AI + osservabilità LLM.
Offro Consulenza sulla tecnologia AI per debuggare le app LLM, stabilizzare gli agenti AI e rendere il sistema pronto alla produzione usando valutazioni strutturate e una profonda osservabilità, così i fallimenti diventano prevedibili, misurabili e risolvibili.
Cosa configurerò per te:
- Debug delle app LLM con log di errore completi e eval harness
Logga ogni prompt, chiamata a strumenti e risposta, intercetta i problemi prima che gli utenti se ne accorgano
- Eval AI usando giudici LLM + controlli del codice
Segnali di pass/fail binari validati contro dati umani
- Osservabilità LLM
Tracciamento, latenza e dashboard dei costi, avvisi e rilevamento di drift
- Debug e remediation degli agenti AI
Clusterizzazione delle cause principali e playbook chiari per risolvere i problemi
- Sistemi pronti per il futuro
La prossima versione del prodotto si basa su dati reali di fallimento, non su supposizioni
Il risultato:
Un agente AI affidabile, scalabile e di livello produzione su cui puoi davvero contare.
Rendiamo stabile, osservabile e pronto all’uso il tuo prodotto AI
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Brenda J
- DaStati Uniti
- Membro dadic 2024
- Tempo di risposta medio3 giorni
- Ultima consegna3 mesi
Lingue
Inglese, Francese, Tedesco, Spagnolo
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With about a decade of experience setting up store, designing quality digital and print on demand products for tens of stores and also implementing the right marketing strategies that has improved their sales progress, I have maintained a high success track stores that has seen product brands grow tremendously.
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali stack AI supporti?
OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agent personalizzati—più tracciamenti in stile OpenTelemetry, Weights and Biases, Braintrust.dev per il debugging.
Come ottieni il "ground truth" contro cui testare?
Tre fonti: (1) Esempi curati di standard d’oro dai tuoi esperti di dominio. (2) Casi di test sintetici generati per edge case. (3) Log di produzione reali—specialmente fallimenti—restituiti nel test suite. I migliori dataset sono viventi, non statici.
Perché ne ho bisogno—il modello AI non è già abbastanza buono?
I modelli falliscono silenziosamente. Gli evals intercettano allucinazioni, leak di PII, picchi di costo e fallimenti di edge case prima che gli utenti li vedano. Rilascerai in modo più sicuro e veloce.
Qual è il modo più veloce per vedere il ROI?
Settimana 1: intercetta un bug critico prima del lancio (evitando escalation da parte del cliente). Mese 1: riduci i tempi di debug del 40%+ con grafici di traccia che mostrano esattamente dove falliscono gli agenti. Mese 3: rilascia aggiornamenti del modello in giorni invece di settimane, superando i concorrenti sul mercato.
Come si differenzia questo dal semplice "testare i miei prompt"?
I sistemi AI moderni non sono solo prompt—sono agenti con strumenti, ragionamento multi-step e contesto dinamico. Valutiamo l’intero sistema: i tuoi prompt, definizioni degli strumenti, output degli strumenti, qualità dei dati.
Come fai a sapere se gli evals funzionano davvero?
Tre segnali: (1) Puoi rilasciare nuovi modelli AI in meno di 24 ore con fiducia. (2) Le lamentele degli utenti diventano casi di test istantaneamente. (3) Usi gli evals in modo offensivo—per prevedere quali funzionalità funzioneranno con modelli migliori, non solo in modo difensivo per catturare problemi.
