Observabilité
OpenInference : les conventions OpenTelemetry pour tracer les applications d'IA
Guide détaillé d'OpenInference : conventions sémantiques et instrumentations OpenTelemetry pour LLM, RAG et agents. Types de spans, attributs llm.*, retri…
Guides & décryptages
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Installer Arize Phoenix (pip, Docker), envoyer ses premières traces OpenInference depuis une application OpenAI ou un modèle local Ollama, et lire les tra…
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Instrumenter une application RAG et un agent : spans RETRIEVER, RERANKER, TOOL et AGENT, sessions de conversation, métadonnées de version, et diagnostic d…
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Mettre en place des évaluations : évaluateurs par code, LLM juge (create_classifier, evaluate_dataframe), évaluateurs prêts à l'emploi, annotations humain…
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Améliorer une application LLM avec méthode : construire des datasets à partir des traces, lancer des expériences, comparer des versions de prompt ou de mo…
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Passer en production : Phoenix avec PostgreSQL et authentification, OpenTelemetry Collector devant les backends, masquage et rétention, suivi des coûts en…
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Check-list pour l'observabilité et l'évaluation des applications LLM : instrumentation OpenInference, contexte, confidentialité, évaluations calibrées, da…
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Comprendre Bindplane : plan de contrôle des collecteurs OpenTelemetry via OpAMP, BDOT Collector, configurations, sources, processeurs, destinations, fleet…
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Comparatif détaillé de trois façons de gérer des pipelines de télémétrie : l'OpenTelemetry Collector en YAML, Grafana Alloy et sa syntaxe de composants, e…
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Installer le serveur Bindplane (Docker Compose, Linux, Kubernetes), connecter des collecteurs BDOT par OpAMP sur Linux, Docker et Kubernetes, et utiliser …
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Construire des configurations Bindplane : sources, processeurs et destinations, éditeur de pipeline, snapshots, versions, brouillons, comparaison et retou…
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Réduire les coûts d'ingestion avec Bindplane : filtres de sévérité, déduplication, échantillonnage, suppression de champs, masquage des données sensibles,…
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