Construisez des agents de documents PDF prêts pour la production avec une observabilité et une évaluation complètes en utilisant LlamaIndex et le cadre de surveillance de @FutureAGI_. 🔍 Instrumentez automatiquement l'ensemble de votre pipeline RAG - de l'ingestion de PDF au stockage vectoriel en passant par la génération de réponses - avec un traçage détaillé. 📊 Effectuez des évaluations continues sur l'achèvement des tâches, la détection d'hallucinations, la pertinence du contexte et la logique commerciale personnalisée. 🚨 Configurez des alertes en temps réel lorsque les performances de votre agent de documents se dégradent, avec une surveillance proactive des indicateurs de qualité. 📚 Obtenez une transparence totale sur les décisions de récupération, la génération d'embeddings et le raisonnement LLM avec une observabilité au niveau des intervalles. Ce livre de cuisine complet vous guide dans la création d'un chatbot PDF conversationnel auquel les utilisateurs peuvent faire confiance en production. Vous apprendrez à utiliser les modèles @OpenAI pour les embeddings et la génération, à intégrer le package traceAI-llamaindex de @FutureAGI_ pour une instrumentation automatique, et à mettre en place des cadres d'évaluation qui garantissent que votre agent de documents reste fiable au fil du temps. Le tutoriel couvre tout, de l'ingestion de PDF de base aux évaluations personnalisées avancées, vous montrant comment transformer un chatbot en boîte noire en un système explicable et diagnostiquable. Lisez le livre de cuisine complet :