LLMOps

← Chương trước: Phần 8: Tối Ưu Hóa Inference & Triển Khai vLLM | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 10: Production Evals & CI/CD Cho AI Data Pipeline → Answer-first: Hệ thống Agentic Observability tích hợp OpenTelemetry, Langfuse và Data Lineage để theo dõi từng mắt xích suy luận của AI. Việc ghi nhận chi tiết vết thực thi giúp kỹ sư nhanh chóng phát hiện lỗi logic, tối ưu chi phí token và ngăn chặn vòng lặp bất thường. ...

← Chương trước: Phần 9: Giám Sát & Gỡ Lỗi Luồng Suy Nghĩ Của AI | Mục lục Series Answer-first: Thiết lập hệ thống đánh giá liên tục (CI/CD Evals) cho AI Data Pipeline bằng Ragas và TruLens. Tự động chấm điểm các chỉ số Faithfulness, Answer Relevance và Context Precision trên từng bản build giúp đảm bảo chất lượng hệ thống trước khi đưa vào sản xuất. 1. Chuyển Dịch Từ Kiểm Thử “Vibe Check” Sang Quy Trình Chuẩn Hóa Cách đây vài năm, quy trình test một hệ thống AI diễn ra như sau: Lập trình viên sửa lại file Prompt, gõ vài câu hỏi vào khung chat, đọc lướt qua thấy AI trả lời có vẻ xuôi tai (vibe check), hô to “Looks Good To Me” (LGTM) và bấm Deploy lên Production. ...