Transparente AI: Tracing- & Debugging-Techniken für LLM-Anwendungen

Marco Frodl widmet sich in seinem Vortrag der Entmystifizierung der "Black Box" generativer KI, insbesondere im Bereich der Large Language Models (LLMs). Er bietet Einblick in die komplexen Prozesse des Tracings und Debuggings, die für die Entwicklung und Optimierung dieser fortschrittlichen Systeme unerlässlich sind. Durch den Einsatz praxisnaher Beispiele und die Vorstellung spezifischer Tools wie LangFuse und LangSmith, zielt er darauf ab, die zugrundeliegenden Mechanismen dieser Technologien transparenter zu machen. Die Teilnehmer erhalten wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Lösungsansätze im Umgang mit generativer KI, um diese effektiver in ihren Anwendungen zu nutzen.

Im Kern des Vortrags stehen technische Strategien und Ansätze, um die oft als undurchschaubar geltenden LLM-Workflows besser zu verstehen und zu steuern. Frodl beleuchtet, wie durch angemessenes Tracing und Debugging die Qualität, Effizienz und Kosteneffektivität von KI-gestützten Systemen signifikant verbessert werden können. Dies ermöglicht Entwicklern und Anwendern, ein tiefgründiges Verständnis für die Funktionsweise und das immense Potenzial generativer KI zu entwickeln und diese Kenntnisse praktisch anzuwenden, um innovative Lösungen und Anwendungen zu erschaffen.