دوره آموزشی پایش هوش مصنوعی: نظارت و رفع اشکال LLMها در محیط عملیاتی

وقتی یک سیستم مبتنی بر LLM دچار مشکل می‌شود، معمولاً تیم‌ها زمانی متوجه آن می‌شوند که یک کاربر شکایت کند. اما در محیط‌های واقعی، خطاهایی مانند پاسخ‌های نادرست، Prompt Injection، تغییر تدریجی رفتار مدل و تولید محتوای نامناسب می‌توانند مدت‌ها پنهان بمانند. برای جلوگیری از این وضعیت، باید بتوان عملکرد داخلی سیستم‌های هوش مصنوعی را مشاهده، اندازه‌گیری و عیب‌یابی کرد.

در این دوره با مهم‌ترین Failure Modeهای سیستم‌های مبتنی بر LLM آشنا می‌شوید و بررسی می‌کنید چرا روش‌های سنتی Monitoring برای سیستم‌های AI همیشه کافی نیستند. سپس به سراغ مفهوم AI Observability می‌روید و یاد می‌گیرید چه داده‌ها و شاخص‌هایی را باید تحت نظر داشته باشید تا بتوانید رفتار مدل را در محیط Production بهتر درک کنید.

در بخش عملی دوره با دو ابزار رایگان و متن‌باز Langfuse و Arize Phoenix کار می‌کنید و یاد می‌گیرید چگونه برای سیستم‌های LLM قابلیت مشاهده‌پذیری ایجاد کنید، عملکرد آن‌ها را بررسی کنید و هنگام بروز مشکل، مسیر عیب‌یابی را دنبال کنید. همچنین نحوه استفاده از Observability در معماری‌های مختلف و طراحی یک استراتژی ساده و کاربردی برای Monitoring را بررسی خواهید کرد.

این دوره برای افرادی با پیش‌زمینه‌های مختلف در حوزه AI و فناوری طراحی شده و در پایان، یک رویکرد عملی برای Monitoring، Observability و Debugging برنامه‌های مبتنی بر LLM خواهید داشت که می‌توانید مستقیماً در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید.

اهداف یادگیری
شناسایی رایج‌ترین Failure Modeها در سیستم‌های مبتنی بر LLM
درک نحوه بروز Hallucination، Prompt Injection، Model Drift و Toxic Output
توضیح محدودیت‌های روش‌های سنتی Software Monitoring در سیستم‌های AI
آشنایی با مفهوم AI Observability و تفاوت آن با Monitoring سنتی
شناسایی داده‌ها و شاخص‌های مهم برای نظارت بر عملکرد LLM
پیاده‌سازی قابلیت‌های Observability با استفاده از ابزارهای Open Source
استفاده از Langfuse برای مشاهده و تحلیل عملکرد برنامه‌های LLM
استفاده از Arize Phoenix برای بررسی و عیب‌یابی سیستم‌های هوش مصنوعی
یکپارچه‌سازی Observability با معماری‌های مختلف AI و LLM
طراحی یک استراتژی ساده و عملی برای Monitoring یک برنامه مبتنی بر LLM