Khi các tác nhân dữ liệu thất bại, họ thường thất bại một cách im lặng - đưa ra những câu trả lời nghe có vẻ tự tin nhưng lại sai, và thật khó để xác định nguyên nhân gây ra sự thất bại. "Xây dựng và Đánh giá Tác nhân Dữ liệu" là một khóa học ngắn mới được tạo ra với @Snowflake và được giảng dạy bởi @datta_cs và @_jreini, dạy bạn cách xây dựng các tác nhân dữ liệu với đánh giá toàn diện được tích hợp sẵn. Kỹ năng bạn sẽ có được: - Xây dựng các tác nhân dữ liệu LLM đáng tin cậy sử dụng khung Goal-Plan-Action và các đánh giá thời gian thực phát hiện lỗi giữa chừng thực thi - Sử dụng hạ tầng theo dõi và đánh giá OpenTelemetry để chẩn đoán chính xác nơi các tác nhân thất bại và cải thiện hiệu suất một cách có hệ thống - Tổ chức các quy trình nhiều bước qua tìm kiếm web, SQL và truy xuất tài liệu trong các tác nhân dựa trên LangGraph Kết quả: khả năng nhìn thấy từng bước trong lý luận của tác nhân của bạn, vì vậy nếu có điều gì đó bị hỏng, bạn có một cách tiếp cận có hệ thống để sửa chữa nó. Đăng ký để bắt đầu: