Erstellen Sie produktionsbereite PDF-Dokumentenagenten mit vollständiger Beobachtbarkeit und Bewertung unter Verwendung von LlamaIndex und dem Überwachungsrahmen von @FutureAGI_. 🔍 Instrumentieren Sie automatisch Ihre gesamte RAG-Pipeline - von der PDF-Übernahme über die Vektorspeicherung bis hin zur Antwortgenerierung - mit detailliertem Tracking 📊 Führen Sie kontinuierliche Bewertungen zur Aufgabenerfüllung, Halluzinationserkennung, Kontextrelevanz und benutzerdefinierter Geschäftslogik durch 🚨 Richten Sie Echtzeitwarnungen ein, wenn die Leistung Ihres Dokumentenagenten nachlässt, mit proaktiver Überwachung der Qualitätsmetriken 📚 Erhalten Sie vollständige Transparenz in Bezug auf Abrufentscheidungen, Einbettungsgenerierung und LLM-Argumentation mit spanngenauer Beobachtbarkeit Dieses umfassende Kochbuch führt Sie durch den Aufbau eines konversationellen PDF-Chatbots, dem Benutzer in der Produktion vertrauen können. Sie lernen, wie Sie @OpenAI-Modelle für Einbettungen und Generierung verwenden, das Paket traceAI-llamaindex von @FutureAGI_ für die automatische Instrumentierung integrieren und Bewertungsrahmen einrichten, die sicherstellen, dass Ihr Dokumentenagent über die Zeit zuverlässig bleibt. Das Tutorial behandelt alles von der grundlegenden PDF-Übernahme bis hin zu fortgeschrittenen benutzerdefinierten Bewertungen und zeigt Ihnen, wie Sie einen Black-Box-Chatbot in ein erklärbares, diagnostizierbares System verwandeln.