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Avis du cours LLM AI Agent Evaluations and Observability with Galileo AI par Henry Habib

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Build Robust AI Agents | Monitor Production AI Agents | Build Custom Evals | Master Galileo AI | For Engineers

Format d'apprentissage Online Course

Sous-catégorie AI Agents

Prix du cours $39.99 (list $9.99)

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À propos de Henry Habib

Build Robust AI Agents | Monitor Production AI Agents | Build Custom Evals | Master Galileo AI | For Engineers

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Secteur

Nombre total d'élèves

2,866 students

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Langue du cours

English

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Que apprend-on dans le cours de Henry Habib ?

Design an LLM observability plan: what to log, how to structure traces, and how to make failures diagnosable

Build evaluation datasets with realistic inputs, expected behavior, metadata, and slices for edge cases and regressions

Run repeatable Galileo AI experiments to compare models, prompts, and agent versions on consistent test sets

Implement custom eval metrics for generation quality, groundedness, safety, and tool correctness (beyond accuracy)

Apply LLM-as-judge scoring with rubrics, constraints, and spot checks to reduce evaluator bias and drift

Debug agent failures using traces to pinpoint breakdowns in retrieval, planning, tool use, or response synthesis

Set up production monitoring in Galileo with signals, dashboards, and alerts for regressions and silent failures

Use eval results to prioritize fixes, validate improvements, and prevent quality or safety regressions over time

Choose observability and eval methods for single-call LLM apps vs. multi-step agents, and explain tradeoffs

Instrument LLM apps and agents in Galileo to capture traces, spans, prompts, tool calls, and metadata for debugging

Design an LLM observability plan: what to log, how to structure traces, and how to make failures diagnosable

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