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AI 架构与可观测性

Large Model Testing System

大模型测试体系 · AI 架构与可观测性

本阶段文章

共 1 篇

阶段目标

理解 AI 应用的全链路架构,才能定位"模型没问题但产品有问题"的根因。 覆盖 LLM 调用链路追踪、LangFuse 可观测性平台、OpenTelemetry GenAI 语义约定。

难度:扩展 · 预计:4-6 小时 · 成果:可观测分析闭环


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学习建议

按顺序学习「AI 架构与可观测性」阶段, 每篇都有实践案例。学完后可以回到 大模型测试体系首页 继续下一个阶段。