생산 등급 에이전트 헝겊 파이프 라인을 모니터링하는 방법은 무엇입니까?

소개

2022 년에 Chatgpt의 출시는 기술 및 비 기술 산업 모두에 혁명을 일으켜 개인과 조직에 생성 AI를 제공했습니다. 2023 년 내내, LLM (Lange Language Model)을 활용하여 방대한 데이터를 관리하고 프로세스를 자동화하여 검색된 세대 (RAG)의 개발에 중점을 두었습니다. 이제 방대한 양의 데이터를 검색하고, 번개 속도로 처리하고, 복잡한 질문에 대한 정확한 실시간 답변을 생성 할 것으로 예상되는 정교한 AI 파이프 라인을 관리한다고 가정 해 봅시다. 또한,이 시스템을 확장 해야하는 과제는 딸꾹질없이 초마다 수천 개의 요청을 처리하기 위해이 시스템을 확장해야합니다. 그것은 꽤 도전적인 일이 될 것입니다. 에이전트 검색 증강 생성 (RAG) 파이프 라인이 구조를 위해 여기에 있습니다.

그녀의 Datahack Summit 2024에서 Jayita Bhattacharyya는 생산 등급 에이전트 래그 파이프 라인을 모니터링하는 복잡성을 깊이 파고 들었다. 이 기사는 그녀의 통찰력을 종합하여 애호가와 전문가 모두에게 주제에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.

개요

1. 에이전트 래그는 자율 제제와 검색 시스템을 결합하여 의사 결정 및 실시간 문제 해결을 향상시킵니다.
2. RAG 시스템은 대형 언어 모델 (LLM)을 사용하여 외부 데이터에서 상황에 맞는 응답을 검색하고 생성합니다.
3. Jayita Bhattacharyya는 Data Hack Summit 2024에서 생산 등급 래그 파이프 라인을 모니터링하는 과제에 대해 논의했습니다.
4. 마이크로 서비스 기반 프레임 워크 인 LLAMA 에이전트는 복잡한 걸레 시스템의 효율적인 스케일링 및 모니터링을 가능하게합니다.
5. Langfuse는 Rag 파이프 라인을 모니터링하고, 성능 추적 및 사용자 피드백을 통해 응답을 최적화하기위한 오픈 소스 도구입니다.
6. 반복적 인 모니터링 및 최적화는 생산에서 AI 구동 RAG 시스템의 확장 성 및 신뢰성을 유지하는 데 중요합니다.

목차

• 에이전트 헝겊 (검색 증강 세대)이란 무엇입니까?
  • 에이전트 : 자율 문제 해결사
  • 에이전트 래그 : 에이전트와 헝겊의 통합
• 라마 에이전트 : 에이전트 걸레를위한 프레임 워크
  • 라마 에이전트의 주요 특징
• 생산 등급 래그 파이프 라인 모니터링
  • 모니터링의 중요성
  • 모니터링 에이전트 래그 파이프 라인의 도전
  • 모니터링하는 메트릭
• Langfuse : 오픈 소스 모니터링 프레임 워크
  • langfuse의 주요 특징
  • 시스템 신뢰성과 공정성 보장
• 데모 : 에이전트 래그 파이프 라인 구축 및 모니터링
  • 필요한 라이브러리 및 설정
  • 데이터 수집
  • 쿼리 엔진 및 도구 설정
  • 에이전트 구성
  • 에이전트를 시작합니다
  • 쿼리 실행을 보여줍니다
  • langfuse로 모니터링
  • 추가 기능 및 구성
• 주요 테이크 아웃
• 에이전트 걸레 및 모니터링의 미래
• 자주 묻는 질문

에이전트 헝겊 (검색 증강 세대)이란 무엇입니까?

에이전트 래그는 에이전트와 검색 증거 세대 (RAG) 시스템의 조합으로, 에이전트는 작업을 수행하는 자율적 의사 결정 단위입니다. RAG 시스템은 외부 소스의 관련 최신 정보를 제공하여 이러한 에이전트를 향상시킵니다. 이 시너지 효과는 복잡한 실제 시나리오에서보다 역동적이고 지능적인 행동으로 이어집니다. 두 구성 요소와 통합 방식을 분해합시다.

에이전트 : 자율 문제 해결사

이와 관련하여 에이전트는 독립적으로 작업을 수행 할 수있는 자율 시스템 또는 소프트웨어를 나타냅니다. 에이전트는 일반적으로 환경을 인식하고 결정을 내리고 특정 목표를 달성하기 위해 행동하는 능력에 의해 정의됩니다. 그들은 할 수 있습니다 :

• 정보를 수집하여 환경을 감지하십시오 .
• 목표와 사용 가능한 데이터에 따라 이유 및 계획 .
• 현실 세계 또는 시뮬레이션 된 환경에서의 결정에 따라 행동하십시오 .

에이전트는 목표 지향적이 되도록 설계되었으며, 많은 사람들이 지속적인 인간의 개입없이 운영 할 수 있습니다. 가상 어시스턴트, 로봇 시스템 또는 복잡한 워크 플로를 관리하는 자동화 된 소프트웨어 에이전트가 예를 들어 있습니다.

래그가 검색 증강 세대를 나타내는 것을 반복합시다. 두 가지 강력한 접근 방식을 결합한 하이브리드 모델입니다.

1. 검색 기반 모델 :이 모델은 방대한 데이터베이스에서 관련 문서 나 정보를 검색하고 검색하는 데 적합합니다. 그것들을 대규모 도서관에서 귀하의 질문에 대한 답변을 어디에서 찾을 수 있는지 정확히 알고있는 슈퍼 스마트 사서로 생각하십시오.
2. 생성 기반 모델 : 관련 정보를 검색 한 후 생성 기반 모델 (예 : 언어 모델)은 상세하고 일관성 있고 문맥 적으로 적절한 응답을 만듭니다. 사서가 이제 단순하고 이해할 수있는 용어로 당신에게 내용을 설명한다고 상상해보십시오.

헝겊은 어떻게 작동합니까?

RAG는 ​​LLM (Large Language Model)의 강점과 검색 시스템을 결합합니다. 여기에는 PDF, CSV, JSON 또는 기타 형식 (IT PDFS, CSV, JSON 또는 기타 형식)이 포함되어있는 대규모 문서를 수집하여 삽입하여 벡터 데이터베이스에 이러한 임베딩을 저장합니다. 사용자가 쿼리를 할 때 시스템은 데이터베이스에서 관련 청크를 검색하여 LLM의 외부 지식에만 의존하기보다는 근거가 있고 상황에 맞는 답변을 제공합니다.

지난 1 년 동안 RAG의 진보는 개선 된 청크 전략, 검색 후 처리 및 후 처리, 그래프 데이터베이스 통합 및 확장 컨텍스트 Windows에 중점을 두었습니다. 이러한 개선 사항은 특수 헝겊 패러다임, 특히 에이전트 래그의 길을 열었습니다. Rag가 단계별로 작동하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 검색 : 질문 (쿼리)을 물으면 Rag는 검색 모델을 사용하여 방대한 문서 모음을 검색하여 가장 관련성이 높은 정보를 찾습니다. 이 프로세스는 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용하여 모델이 다양한 문서의 컨텍스트와 관련성을 이해하는 데 도움이됩니다.
2. 증거 : 검색된 문서는 답을 생성하기위한 컨텍스트를 향상 시키십시오 (또는 "Augment"). 이 단계에는 쿼리를 검색된 컨텐츠와 결합하는 더 풍부하고 정보가 많은 프롬프트를 작성하는 것이 포함됩니다.
3. 생성 : 마지막으로 언어 모델은이 증강 컨텍스트를 사용하여 특정 쿼리에 맞게 정확하고 상세한 응답을 생성합니다.

에이전트 래그 : 에이전트와 헝겊의 통합

에이전트와 RAG를 결합하면 에이전트 래그 시스템을 만듭니다. 그들이 함께 일하는 방법은 다음과 같습니다.

• 동적 의사 결정 : 에이전트는 실시간 결정을 내려야하지만 사전 프로그래밍 된 지식은이를 제한 할 수 있습니다. RAG는 ​​에이전트가 외부 소스에서 관련 정보 및 현재 정보를 검색하도록 도와줍니다.
• 강화 된 문제 해결 : 에이전트가 추론하고 행동 할 수 있지만 RAG 시스템은 업데이트 된 사실 기반 데이터를 공급함으로써 문제 해결 용량을 향상시켜 에이전트가보다 정보에 근거한 결정을 내릴 수있게합니다.
• 지속적인 학습 : 초기 훈련 데이터에 의존하는 정적 에이전트와 달리 RAG로 강화 된 에이전트는 최신 정보를 검색하여 지속적으로 배우고 적응하여 끊임없이 변화하는 환경 에서 잘 수행 할 수 있도록 할 수 있습니다.

예를 들어 고객 서비스 챗봇 (에이전트)을 고려하십시오. Rag-Enhanced 버전은 회사의 지식 기반에서 특정 정책 문서 또는 최근 업데이트를 검색하여 가장 관련성이 높고 정확한 답변을 제공 할 수 있습니다. 헝겊이 없으면 챗봇은 처음에 훈련 된 정보로 제한 될 수 있으며, 이는 시간이 지남에 따라 구식이 될 수 있습니다.

라마 에이전트 : 에이전트 걸레를위한 프레임 워크

이 세션의 초점은 Llama Index가 발표 한 오픈 소스 프레임 워크 인 Llama Agents의 데모였습니다. LLAMA 에이전트는 고유 한 아키텍처로 인해 각 에이전트를 마이크로 서비스로 취급하는 고유 한 아키텍처로 인해 신속하게 견인력을 얻었습니다.

라마 에이전트의 주요 특징

1. 분산 서비스 지향 아키텍처 :
   1. 각 에이전트는 별도의 마이크로 서비스로 작동하여 모듈성 및 독립적 인 스케일링을 가능하게합니다.
2. 표준화 된 API 인터페이스를 통한 통신 :
   1. 에이전트 간의 표준화 된 비동기 통신을 위해 메시지 큐 (예 : RabbitMQ)를 사용하여 유연성과 신뢰성을 보장합니다.
3. 명시 적 오케스트레이션 흐름 :
   1. 개발자는 특정 오케스트레이션 흐름을 정의하여 에이전트가 상호 작용하는 방식을 결정할 수 있습니다.
   2. 오케스트레이션 파이프 라인이 컨텍스트에 따라 어떤 에이전트를 통신 해야하는지 결정할 수있는 유연성을 제공합니다.
4. 배포의 용이성 :
   1. 신속한 배치, 반복 및 에이전트 스케일링을 지원합니다.
   2. 중대한 가동 중지 시간없이 빠른 조정 및 업데이트가 가능합니다.
5. 확장 성 및 자원 관리 :
   1. 관측 성 도구와 완벽하게 통합되어 실시간 모니터링 및 리소스 관리를 제공합니다.
   2. 필요에 따라 더 많은 에이전트 서비스 인스턴스를 추가하여 수평 스케일링을 지원합니다.

아키텍처 다이어그램은 제어 평면, 메시징 큐 및 에이전트 서비스 간의 상호 작용을 보여 주며, 쿼리가 처리되고 적절한 에이전트로 라우팅되는 방법을 강조합니다.

LLAMA 에이전트 프레임 워크의 아키텍처는 다음과 같은 구성 요소로 구성됩니다.

1. 제어 비행기 :
   • 두 가지 주요 하위 구성 요소가 포함됩니다.
     • 오케스트레이터 : 에이전트 간의 운영 흐름에 대한 의사 결정 프로세스를 관리합니다. 다음 작업을 처리 할 에이전트 서비스가 결정됩니다.
     • 서비스 메타 데이터 : 기능, 상태 및 구성을 포함하여 각 에이전트 서비스에 대한 필수 정보를 보유합니다.
2. 메시지 대기열 :
   • 프레임 워크의 커뮤니케이션 백본 역할을하여 다양한 에이전트 서비스 간의 비동기적이고 안정적인 메시지를 가능하게합니다.
   • 작업의 분포 및 흐름을 관리하기 위해 제어 평면을 다양한 에이전트 서비스에 연결합니다.
3. 에이전트 서비스 :
   • 개별 마이크로 서비스를 나타내며, 각각의 생태계 내에서 특정 작업을 수행합니다.
   • 에이전트는 독립적으로 관리되고 메시지 대기열을 통해 통신합니다.
   • 각 에이전트는 직접 또는 오케스트레이터를 통해 다른 사람과 상호 작용할 수 있습니다.
4. 사용자 상호 작용 :
   • 사용자는 제어 평면이 처리하는 시스템에 요청을 보냅니다.
   • 오케스트레이터는 흐름을 결정하고 메시지 큐를 통해 적절한 에이전트 서비스에 작업을 할당합니다.

생산 등급 래그 파이프 라인 모니터링

RAG 시스템을 생산으로 전환하려면 트래픽 관리, 확장 성 및 결함 허용 오류를 포함한 다양한 요인을 해결해야합니다. 그러나 가장 중요한 측면 중 하나는 시스템을 모니터링하여 최적의 성능과 신뢰성을 보장하는 것입니다.

모니터링의 중요성

효과적인 모니터링은 개발자가 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 시스템 성능 추적 : 특히 오픈 소스 또는 폐쇄 소스 모델을 활용할 때 계산 전력, 메모리 사용 및 토큰 소비를 모니터링합니다.
• 로그 및 디버그 : 문제를 신속하게 식별하고 해결하기 위해 포괄적 인 로그, 메트릭 및 흔적을 유지합니다.
• 반복 개선 : 성능 지표를 지속적으로 분석하여 시스템을 개선하고 향상시킵니다.

모니터링 에이전트 래그 파이프 라인의 도전

• 대기 시간 스파이크 : 복잡한 쿼리를 처리 할 때 응답 시간이 지연 될 수 있습니다.
• 자원 관리 : 모델이 증가함에 따라 전력 및 메모리 사용 수요도 증가합니다.
• 확장 성 및 결함 공차 : 충돌을 피하면서 시스템이 사용량이 급증 할 수 있도록하는 것은 지속적인 도전입니다.

모니터링하는 메트릭

• 대기 시간 : 쿼리 처리 및 LLM 응답 생성에 걸리는 시간을 추적하십시오.
• 컴퓨팅 전원 : 오버로드를 방지하기 위해 CPU/GPU 사용을 모니터링하십시오.
• 메모리 사용 : 둔화 또는 충돌을 피하기 위해 메모리가 효율적으로 관리되도록합니다.

이제 오픈 소스 모니터링 프레임 워크 인 Langfuse에 대해 이야기 할 것입니다.

Langfuse : 오픈 소스 모니터링 프레임 워크

Langfuse는 LLM (대형 언어 모델) 엔지니어링과 관련된 프로세스를 모니터링하고 최적화하도록 설계된 강력한 오픈 소스 프레임 워크입니다. 동반 GIF는 Langfuse가 초기 사용자 쿼리에서 중간 단계, 최종 세대 및 관련된 다양한 대기 시간에 이르기까지 LLM 워크 플로의 모든 중요한 단계에 대한 포괄적 인 개요를 제공한다는 것을 보여줍니다.

langfuse의 주요 특징

1. 트레이스 및 로깅 : Langfuse를 사용하면 세션 내에서 다양한 단계를 기록하는 "트레이스"를 정의하고 모니터링 할 수 있습니다. 각 세션 내에서 캡처하려는 트레이스 수를 구성 할 수 있습니다. 이 프레임 워크는 또한 강력한 로깅 기능을 제공하여 LLM 워크 플로에서 다양한 활동과 이벤트를 녹화하고 분석 할 수 있습니다.

2. 평가 및 피드백 수집 : Langfuse는 강력한 평가 메커니즘을 지원하여 사용자 피드백을 효과적으로 수집 할 수 있습니다. 많은 생성 AI 응용 분야에서 정확도를 평가하는 결정 론적 방법, 특히 RAG (Retrieved-Augmented Generation)와 관련된 응용 프로그램이 없습니다. 대신, 사용자 피드백은 중요한 구성 요소가됩니다. Langfuse를 사용하면 FAQ 매칭 또는 사전 정의 된 데이터 세트와 유사한 점수와 같은 사용자 정의 점수 메커니즘을 설정하여 시스템의 성능을 반복적으로 평가할 수 있습니다.

3. 프롬프트 관리 : Langfuse의 뛰어난 기능 중 하나는 고급 프롬프트 관리입니다. 예를 들어, 모델 개발의 초기 반복 중에 필요한 모든 정보를 캡처하기 위해 긴 프롬프트를 만들 수 있습니다. 이 프롬프트가 토큰 제한을 초과하거나 관련없는 세부 정보를 포함하면 최적의 성능을 위해이를 수정해야합니다. Langfuse를 사용하면 다양한 프롬프트 버전을 쉽게 추적하고 효과를 평가하며 컨텍스트 관련성을 위해 반복적으로 최적화 할 수 있습니다.

4. 평가 메트릭 및 스코어링 : Langfuse를 사용하면 포괄적 인 평가 메트릭이 다른 반복을 위해 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 생성 된 출력을 예상 또는 사전 정의 된 응답과 비교하여 시스템 성능을 측정 할 수 있습니다. 이것은 검색된 컨텍스트의 관련성이 중요한 헝겊 컨텍스트에서 특히 중요합니다. 또한 유사성 일치를 수행하여 Chunk 또는 전체 컨텐츠에 의해 출력이 원하는 응답과 얼마나 밀접하게 일치하는지 평가할 수 있습니다.

시스템 신뢰성과 공정성 보장

Langfuse의 또 다른 중요한 측면은 시스템의 신뢰성과 공정성을 분석하는 능력입니다. LLM이 적절한 맥락에서 응답을 기반으로하는지 또는 외부 정보 소스에 의존하는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. 이는 모델이 잘못되거나 오해의 소지가있는 정보를 생성하는 환각과 같은 일반적인 문제를 피하는 데 필수적입니다.

Langfuse를 활용하면 LLM의 성능에 대한 세분화 된 이해를 얻어 지속적인 개선 및보다 안정적인 AI 구동 솔루션을 가능하게합니다.

데모 : 에이전트 래그 파이프 라인 구축 및 모니터링

여기에서 사용할 수있는 샘플 코드 - Github

코드 워크 플로 계획 :

• 다중 문서가있는 llamaindex 에이전트 헝겊
• 데이터 세트 연습 - 재무 수입 보고서
• 모니터링을위한 langfuse llamaindex 통합 - 대시 보드
  • 링크 : langfuse 모니터링 대시 보드
• 여기에서 사용 가능한 샘플 코드 :
  • 링크 : github - llama 에이전트

데이터 세트 샘플

필요한 라이브러리 및 설정

먼저 다음 라이브러리가 필요합니다.

• langfuse : 모니터링 목적.
• LLAMA Index 및 LLAMA 에이전트 : 벡터 데이터베이스로의 에이전트 프레임 워크 및 데이터 수집 용.
• Python-dotenv : 환경 변수를 관리합니다.

데이터 수집

첫 번째 단계는 Llama Index의 기본 방법을 사용한 데이터 수집과 관련이 있습니다. 스토리지 컨텍스트는 기본값에서로드됩니다. 인덱스가 이미 존재하면 직접로드됩니다. 그렇지 않으면 새로운 것을 만듭니다. SimpledirectoryReader는 PDFS, CSV 및 JSON 파일과 같은 다양한 파일 형식의 데이터를 읽기 위해 사용됩니다. 이 경우 2023 년과 2024 년에 대한 Google의 Q1 연례 보고서는 두 가지 데이터 세트가 사용됩니다. Llama Index의 사내 벡터 저장소를 사용하여 메모리 내 데이터베이스에 섭취되며 필요한 경우 지속될 수 있습니다.

쿼리 엔진 및 도구 설정

데이터 수집이 완료되면 다음 단계는 쿼리 엔진에이를 수집하는 것입니다. 쿼리 엔진은 유사성 검색 매개 변수를 사용합니다 (Top K of 3이지만 조정할 수 있음). 각 데이터 세트 (Q1 2023 및 Q1 2024)에 대해 하나의 쿼리 엔진 도구가 생성됩니다. 이러한 도구에 대한 메타 데이터 설명은 2023 또는 2024 데이터 세트 또는 둘 다를 기반으로 사용자 쿼리를 적절한 도구로 올바르게 라우팅 할 수 있도록 제공됩니다.

에이전트 구성

데모는 에이전트 설정으로 이동합니다. 이 설정의 아키텍처 다이어그램에는 오케스트레이션 파이프 라인과 이러한 에이전트를 연결하는 메시징 큐가 포함됩니다. 첫 번째 단계는 메시징 큐를 설정하고 메시징 큐와 에이전트 오케스트레이션을 관리하는 제어판이 이어집니다. GPT-4 모델은 LLM으로 사용되며 메시징 큐 및 기타 하이퍼 파라미터와 함께 쿼리 엔진을 이전에 정의하는 도구 서비스와 함께 사용됩니다.

MetaServicetool은 메타 데이터를 처리하여 제공된 설명에 따라 사용자 쿼리가 올바르게 라우팅되도록합니다. 그런 다음 기능 에이전트 작업자를 호출하여 메타 도구와 라우팅을 위해 LLM을 가져옵니다. 데모는 LLAMA 인덱스 에이전트가 Agentrunner 및 에이전트 작업자를 사용하여 내부적으로 기능하는 방법을 보여줍니다. 여기서 Agentrunner는 수행 할 작업 세트를 식별하고 에이전트 작업자를 실행합니다.

에이전트를 시작합니다

에이전트를 구성한 후에는 기능에 대한 설명으로 시작됩니다 (예 : 2023 및 2024 년 Google의 금융 분기에 대한 질문에 답변). 배포가 서버에 있지 않기 때문에 로컬 런처가 사용되지만 인간 중 루프 또는 서버 런처와 같은 대체 런처도 사용할 수 있습니다.

쿼리 실행을 보여줍니다

다음으로 데모는 Google의 위험 요소에 대한 쿼리를 보여줍니다. 이 시스템은 이전 구성된 메타 도구를 사용하여 사용할 올바른 도구를 결정합니다. 쿼리가 처리되며 시스템은 두 데이터 세트에서 정보를 지능적으로 가져와 질문이 일반적이며 두 가지 모두에서 입력이 필요하다는 것을 인식합니다. 2024 년 1 분기의 Google의 매출 성장에 관한 또 다른 쿼리는 시스템의 검색을 관련 데이터 세트로 좁힐 수있는 능력을 보여줍니다.

langfuse로 모니터링

그런 다음 데모는 Langfuse의 모니터링 기능을 탐구합니다. Langfuse 대시 보드는 모든 흔적, 모델 비용, 토큰 소비 및 기타 관련 정보를 보여줍니다. 사용 된 토큰 수 및 관련 비용을 포함하여 LLM 및 임베딩 모델에 대한 세부 정보를 기록합니다. 대시 보드를 사용하면 점수를 설정하여 생성 된 답변의 관련성을 평가하고 사용자 쿼리, 메타 데이터 및 장면 뒤의 내부 변환을 추적하는 기능이 포함되어 있습니다.

추가 기능 및 구성

Langfuse 대시 보드는 세션 설정, 사용자 역할 정의, 프롬프트 구성 및 데이터 세트 유지 관리를 포함한 고급 기능을 지원합니다. 모든 로그와 추적은 PostgreSQL 데이터베이스가 첨부 된 Docker 이미지를 사용하여 자체 호스팅 서버에 저장할 수 있습니다.

이 데모는 엔드 투 엔드 에이전트 래그 파이프 라인을 구축하고 langfuse를 사용하여 모니터링하는 방법을 성공적으로 보여 주어 쿼리 처리, 데이터 수집 및 전반적인 LLM 성능에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 도구를 통합하면 신뢰할 수있는 데이터 및 평가를 통해 실시간으로 LLM 애플리케이션을보다 효율적으로 관리 및 평가할 수 있습니다. 이 데모에 사용 된 모든 리소스 및 참조는 오픈 소스이며 액세스 할 수 있습니다.

주요 테이크 아웃

이 세션은 생산 등급 에이전트 래그 파이프 라인을 배치 할 때 강력한 모니터링의 중요성을 강조했습니다. 주요 통찰력에는 다음이 포함됩니다.

• 고급 프레임 워크의 통합 : LLAMA 에이전트 및 Langfuse와 같은 프레임 워크 활용은 RAG 시스템의 확장 성, 유연성 및 관찰 가능성을 향상시킵니다.
• 포괄적 인 모니터링 : 효과적인 모니터링은 추적 시스템 성능, 자세한 추적을 기록하며 응답 품질을 지속적으로 평가합니다.
• 반복 최적화 : 메트릭 및 사용자 피드백의 지속적인 분석은 RAG 파이프 라인의 반복적 인 개선을 유발하여 응답의 관련성과 정확성을 보장합니다.
• 오픈 소스 장점 : 오픈 소스 도구를 활용하면 커스터마이징, 투명성 및 커뮤니티 중심의 향상을 향상시켜 RAG 구현의 혁신을 촉진합니다.

에이전트 걸레 및 모니터링의 미래

모니터링 에이전트 래그의 미래는 예측 경보 및 실시간 디버깅과 Langfuse와 같은 AI 시스템과의 더 나은 통합과 같은 기능을 갖춘보다 진보 된 관측 성 도구에 있습니다.

결론

생성 AI가 발전함에 따라 정교하고 모니터링하며 확장 가능한 헝겊 파이프 라인의 필요성이 점점 비판적입니다. 모니터링 생산 등급 에이전트 래그 파이프 라인 모니터링은 신뢰성과 성능을 유지하면서 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하기위한 개발자와 조직에 귀중한 지침을 제공합니다. Llama Agent 및 Langfuse와 같은 프레임 워크를 통합하고 포괄적 인 모니터링 관행을 채택함으로써 비즈니스는 AI 구동 솔루션이 동적 생산 환경에서 효과적이고 탄력적인지 확인할 수 있습니다.

설정을 복제하는 데 관심이있는 사람들을 위해 모든 데모 코드와 리소스는 GitHub 저장소에서 제공되며 RAG 파이프 라인 모니터링 발전을위한 개방적이고 협력적인 접근 방식을 조성합니다.

또한 생성 AI 과정을 온라인으로 찾고 있다면 Genai Pinnacle 프로그램을 탐색합니다.

참조

1. 생산을위한 건물 성능 래그 응용
2. 라마 지수를 가진 에이전트 걸레
3. llama-index 및 mistral을 사용한 다중 문서 에이전트 래그

자주 묻는 질문

Q1. 에이전트 검색 세대 (RAG) 란 무엇입니까?

Ans. 에이전트 래그는 자율 제제와 검색 된 시스템을 결합하여 의사 결정을위한 관련 실시간 정보를 검색하여 동적 문제 해결을 가능하게합니다.

Q2. Rag는 LLM (Large Language Model)을 어떻게 향상 시킵니까?

Ans. RAG는 ​​검색 기반 모델과 생성 기반 모델을 결합하여 외부 데이터를 검색하고 상황에 맞는 정확한 상세한 응답을 만듭니다.

Q3. 라마 에이전트는 무엇입니까?

Ans. LLAMA 에이전트는 생산에서 에이전트 래그 파이프 라인의 모듈 식 스케일링, 모니터링 및 관리를 가능하게하는 오픈 소스 마이크로 서비스 기반 프레임 워크입니다.

Q4. langfuse 란 무엇이며 어떻게 사용됩니까?

Ans. Langfuse는 Rag Pipeline 성능을 추적하고, 로그 트레이스 및 지속적인 최적화를 위해 사용자 피드백을 모으는 오픈 소스 모니터링 도구입니다.

Q5. 에이전트 래그 파이프 라인을 모니터링 할 때 어떤 문제가 발생합니까?

Ans. 일반적인 문제로는 대기 시간 스파이크 관리, 높은 수요를 처리하기위한 스케일링, 자원 소비 모니터링 및 시스템 충돌을 방지하기위한 결함 공차 보장 등이 있습니다.

Q6. 모니터링은 RAG 시스템의 확장성에 어떻게 기여합니까?

Ans. 효과적인 모니터링을 통해 개발자는 시스템 부하를 추적하고 병목 현상을 방지하며 리소스를 효율적으로 확장하여 파이프 라인이 성능 저하없이 트래픽 증가를 처리 할 수 ​​있도록합니다.

위 내용은 생산 등급 에이전트 헝겊 파이프 라인을 모니터링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!