LLM Observability in Production : Monitoring, Tracing, and Evaluating AI Systems
Lingua: inglese
Editore: Independently Published Mai 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Master LLM Observability: Monitor, Trace, and Evaluate Your AI Systems in ProductionAs large language models move from research prototypes to business-critical production systems, the ability to observe, understand, and continuously improve their behavior has become a core engineering competency. This comprehensive guide delivers everything you need to build world-class observability for LLM systems-from foundational instrumentation to advanced evaluation automation.- Instrument LLM pipelines with OpenTelemetry and semantic conventions for vendor-neutral tracing- Deploy Langfuse for full-stack observability including prompt version management and A/B testing- Implement RAGAS and DeepEval for automated faithfulness, relevance, and hallucination evaluation- Monitor multi-agent and agentic workflows with trajectory quality assessment- Use Arize Phoenix for embedding drift detection and local debugging- Build evaluation datasets, human feedback loops, and fine-tuning data pipelines- Design production infrastructure for scalability, security, and complianceWhether you are an ML engineer building your first production LLM system or a senior architect designing observability infrastructure for a large AI platform, this book provides the practical frameworks, code patterns, and organizational practices that separate high-performing AI teams from those flying blind. Written for working engineers in the AI and software engineering field.…
Codice articolo 9798197071774
- Titolo
- LLM Observability in Production : Monitoring, Tracing, and Evaluating AI Systems
- Autore
- Chatvariety Team
- Editore
- Independently Published Mai 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798197071774
- Peso dell'articolo
- 134 grammi
- Dimensioni
- 229x152x5 mm
- Serie
- Libro 2 di 21: Production AI Engineering Series
As large language models move from research prototypes to business-critical production systems, the ability to observe, understand, and continuously improve their behavior has become a core engineering competency. This comprehensive guide delivers everything you need to build world-class observability for LLM systems—from foundational instrumentation to advanced evaluation automation.
- Instrument LLM pipelines with OpenTelemetry and semantic conventions for vendor-neutral tracing
- Deploy Langfuse for full-stack observability including prompt version management and A/B testing
- Implement RAGAS and DeepEval for automated faithfulness, relevance, and hallucination evaluation
- Monitor multi-agent and agentic workflows with trajectory quality assessment
- Use Arize Phoenix for embedding drift detection and local debugging
- Build evaluation datasets, human feedback loops, and fine-tuning data pipelines
- Design production infrastructure for scalability, security, and compliance
Whether you are an ML engineer building your first production LLM system or a senior architect designing observability infrastructure for a large AI platform, this book provides the practical frameworks, code patterns, and organizational practices that separate high-performing AI teams from those flying blind. Written for working engineers in the AI and software engineering field.
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Einbeck, Germania
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