Je vais déboguer les applications LLM, agent IA, observabilité LLM, évaluations IA


À propos de ce service
Traduction automatique
Votre application LLM ou agent IA fonctionne parfaitement en test jusqu'à ce que de vrais utilisateurs apparaissent.
Soudain, vous faites face à des hallucinations, des appels d'outils cassés, des chaînes instables et des résultats incohérents. Vous corrigez un problème, un autre apparaît. Ce n'est pas scalable.
La solution ne réside pas dans plus de vérifications de vibe.
Ce sont les évaluations IA + l'observabilité LLM.
Je propose consulting en technologie IA pour déboguer les applications LLM, stabiliser les agents IA, et rendre votre système prêt pour la production en utilisant des évaluations structurées et une observabilité approfondie pour que les échecs deviennent prévisibles, mesurables et réparables.
Ce que je vais mettre en place pour vous :
- Déboguer les applications LLM avec des logs d'erreurs complets et un cadre d'évaluation
Enregistrer chaque prompt, appel d'outil et réponse, détecter les problèmes avant que les utilisateurs ne le fassent
- Évaluations IA utilisant des juges LLM + vérifications de code
Signaux de réussite/échec binaires validés par rapport à des données humaines
- Observabilité LLM
Tableaux de bord de traçage, latence et coût, alertes et détection de dérive
- Débogage et remédiation des agents IA
Clustering des causes profondes et manuels clairs pour réparer ce qui casse
- Systèmes prêts pour l'avenir
Votre prochaine version de produit s'entraîne sur de vraies données d'échec, pas sur des suppositions
Le résultat :
Un agent IA fiable, évolutif et de qualité production en qui vous pouvez réellement avoir confiance.
Faisons en sorte que votre produit IA soit stable, observable et prêt pour de vrais utilisateurs
Découvrez Brenda J
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FAQ
Traduction automatique
Quelles stacks IA supportez-vous ?
OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agents personnalisés — plus le traçage style OpenTelemetry, Weights and Biases, Braintrust.dev pour le débogage.
Comment obtenez-vous la « vérité terrain » pour tester ?
Troits sources : (1) exemples de référence sélectionnés par vos experts du domaine. (2) cas de test synthétiques que nous générons pour les cas extrêmes. (3) logs de production réels — en particulier les échecs — intégrés dans la suite de tests. Les meilleurs datasets sont vivants, pas statiques.
Pourquoi ai-je besoin de cela — le modèle IA n'est-il pas déjà assez bon ?
Les modèles échouent silencieusement. Les évaluations détectent hallucinations, fuites de PII, pics de coûts et échecs en cas extrême avant que les utilisateurs ne les voient. Vous livrez plus sûr et plus vite.
Quel est le moyen le plus rapide de voir le ROI ?
Semaine 1 : détecter un bug critique avant le lancement (évite une escalade client). Mois 1 : réduire le temps de débogage de plus de 40 % avec des graphiques de traçage montrant exactement où les agents échouent. Mois 3 : déployer de nouvelles mises à jour de modèles en quelques jours au lieu de semaines, en devançant la concurrence.
En quoi cela diffère-t-il simplement de « tester mes prompts » ?
Les systèmes IA modernes ne sont pas seulement des prompts — ce sont des agents avec outils, raisonnement multi-étapes et contexte dynamique. Nous évaluons tout le système : vos prompts, définitions d'outils, sorties d'outils, qualité des données.
Comment savez-vous si les evals fonctionnent réellement ?
Trois signes : (1) vous pouvez déployer de nouveaux modèles IA en moins de 24 heures en toute confiance. (2) les plaintes des utilisateurs deviennent instantanément des cas de test. (3) vous utilisez les evals de manière offensive — pour prévoir quels features fonctionneront quand de meilleurs modèles sortiront — et pas seulement de manière défensive pour...

