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Vou depurar aplicativos llm, agente de IA, observabilidade de llm, avaliações de IA
Brenda J
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu aplicativo LLM ou agente de IA funciona bem nos testes até que usuários reais apareçam.
De repente, você lida com alucinações, chamadas de ferramenta quebradas, cadeias instáveis e saídas inconsistentes. Você corrige um problema, outro surge. Isso não é escalável.
A solução não é mais checagens de vibe.
São avaliações de IA + observabilidade de LLM.
Eu ofereço Consultoria em Tecnologia de IA para depurar aplicativos de LLM, estabilizar agentes de IA e deixar seu sistema pronto para produção usando avaliações estruturadas e observabilidade profunda, para que falhas se tornem previsíveis, mensuráveis e corrigíveis.
O que vou configurar para você:
- Depuração de aplicativos de LLM com logs completos de erro e avaliação
Registre cada prompt, chamada de ferramenta e resposta, detecte problemas antes que os usuários percebam
- Avaliações de IA usando juízes de LLM + verificações de código
Sinais binários de sucesso/falha validados contra dados humanos
- Observabilidade de LLM
Rastreamento, dashboards de latência e custo, alertas e detecção de drift
- Depuração e remediação de agente de IA
Agrupamento de causa raiz e playbooks claros para consertar o que está quebrando
- Sistemas prontos para o futuro
Sua próxima versão do produto treina com dados reais de falhas, não com suposições
O resultado:
Um agente de IA confiável, escalável e de nível de produção que você realmente pode confiar.
Vamos tornar seu produto de IA estável, observável e pronto para usuários reais
Conheça mais sobre Brenda J
Brenda J
- A partir deEstados Unidos
- Membro desdedez. de 2024
- Responde em aprox.:3 dias
- Última entrega3 meses
Idiomas
Inglês, Francês, Alemão, Espanhol
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais stacks de IA vocês suportam?
OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agentes personalizados — além de rastreamentos estilo OpenTelemetry, Weights and Biases, Braintrust.dev para depuração.
Como você obtém a 'verdade de solo' para testar?
Três fontes: (1) exemplos de padrão ouro selecionados pelos seus especialistas de domínio. (2) casos de teste sintéticos que geramos para situações extremas. (3) logs reais de produção — especialmente falhas — alimentados de volta na suíte de testes. Os melhores conjuntos de dados são dinâmicos, não estáticos.
Por que eu preciso disso — o modelo de IA já não é bom o suficiente?
Modelos falham silenciosamente. Avaliações detectam alucinações, vazamentos de PII, picos de custo e falhas em casos extremos antes que os usuários percebam. Você entregará de forma mais segura e rápida.
Qual é a forma mais rápida de ver retorno de investimento?
Semana 1: Detectar um bug crítico antes do lançamento (evita escalada do cliente). Mês 1: Reduzir o tempo de depuração em mais de 40% com gráficos de rastreamento mostrando exatamente onde os agentes falham. Mês 3: Lançar atualizações de modelos em dias, não semanas, superando os concorrentes no mercado.
Como isso é diferente de apenas 'testar meus prompts'?
Sistemas de IA modernos não são apenas prompts — são agentes com ferramentas, raciocínio em múltiplas etapas e contexto dinâmico. Avaliamos o sistema completo: seus prompts, definições de ferramenta, saídas de ferramenta, qualidade dos dados.
Como você sabe se as evals estão realmente funcionando?
Três sinais: (1) Você consegue lançar novos modelos de IA em menos de 24 horas com confiança. (2) Reclamações de usuários se transformam em casos de teste instantaneamente. (3) Você usa avaliações de forma proativa — para prever quais recursos vão funcionar quando modelos melhores forem lançados — e não apenas de forma defensiva para evitar problemas.
