Instrumenter un système LLM en production : traces, coûts et alertes
Concevoir une télémétrie LLM exploitable pour diagnostiquer les réponses, maîtriser les coûts et détecter les régressions.
Répertoire
Guides
Comprenez les concepts essentiels et choisissez une approche adaptée à votre projet.
Détecter et corriger les hallucinations d’un LLM
Distinguer réponses non sourcées, erreurs de récupération et contradictions, puis mettre en place des contrôles mesurables.
Construire un jeu de tests pour évaluer un RAG
Créer un dataset représentatif qui sépare retrieval, génération et exigences métier afin de comparer les évolutions du RAG.
Observabilité LLM : traces, coûts et qualité en production
Définir une observabilité utile pour suivre parcours, outils, tokens, latence et qualité sans exposer les données sensibles.
Évaluer un modèle fine-tuné : benchmarks et tests métier
Prouver qu’un fine-tuning améliore la tâche visée sans dégrader sécurité, généralisation, coût ou latence.
Évaluer la qualité d’un prompt : métriques et méthodes
Construire une évaluation reproductible des prompts qui combine règles, exemples métier, revue humaine et coûts.
Observabilité LangChain avec LangSmith : des traces aux évaluations
Instrumenter une application LangChain ou LangGraph, analyser ses traces et transformer les échecs en tests reproductibles.
Évaluer un RAG avec Ragas et DeepEval
Construire un jeu de tests et mesurer séparément retrieval, fidélité et qualité de réponse avec Ragas ou DeepEval.