Der Kurs zeigt sehr praxisnah, wie man mit Langfuse Traces von KI-Agenten aufzeichnet und auswertet. Besonders hilfreich fand ich den Teil über automatische Evaluationen, weil ich vorher alles manuell geprüft habe. Jetzt kann ich endlich nachvollziehen, warum ein Agent bei bestimmten Anfragen falsch reagiert.
Langfuse-এর সাথে AI Agent Observability-এর ভিত্তি
স্ক্র্যাচ থেকে নির্ভরযোগ্য এবং সাশ্রয়ী LLM অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে Langfuse ব্যবহার করে কীভাবে আপনার AI agents ট্রেস, মূল্যায়ন এবং পর্যবেক্ষণ করবেন তা শিখুন।
-
💬
এআই প্রশিক্ষক
যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান। -
🕐
যেকোনো সময় শুরু করুন
কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন। -
🌐
বাংলায়
পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।
এই কোর্স সম্পর্কে
AI agents এবং LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলি যত জটিল হচ্ছে, তারা ঠিক কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয় তা বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সঠিক observability ছাড়া, prompts ডিবাগ করা এবং খরচ পরিচালনা করা অন্ধকারে খোঁজার মতো মনে হতে পারে। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে Langfuse ব্যবহার করে AI agents পর্যবেক্ষণ এবং মূল্যায়নের প্রয়োজনীয় বিষয়গুলির মাধ্যমে গাইড করবে। আপনার artificial intelligence টুলগুলি যাতে নির্ভরযোগ্যভাবে এবং দক্ষতার সাথে কাজ করে তা নিশ্চিত করতে আপনি কীভাবে execution traces ক্যাপচার করবেন, token ব্যবহার ট্র্যাক করবেন এবং model responses স্কোর করবেন তা অন্বেষণ করবেন।
আপনি যা শিখবেন:
• LLM observability এবং agent tracing-এর মূল ধারণাগুলি বুঝুন।
• AI agent workflows পর্যবেক্ষণ করতে এবং execution steps ক্যাপচার করতে Langfuse কনফিগার করুন।
• আধুনিক LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য token খরচ ট্র্যাক করুন এবং ব্যয় গণনা করুন।
• scoring mechanisms এবং user feedback loops ব্যবহার করে model outputs মূল্যায়ন করুন।
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) পারফরম্যান্স এবং prompt কার্যকারিতা বিশ্লেষণ করুন।
• শক্তিশালী, production-ready AI টুল তৈরি করতে observability কৌশলগুলি তুলনা করুন।
পাঠ্যক্রমটি ট্রেসিং এবং মনিটরিং লজিক বাস্তবায়নের ব্যবহারিক, লিখিত অনুশীলনে যাওয়ার আগে মৌলিক পরিভাষা এবং ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি ধাপে ধাপে code snippets এবং সিনারিওগুলো পড়বেন যা আপনার development workflow-এ এই অনুশীলনগুলিকে কীভাবে একীভূত করতে হয় তা চিত্রিত করে। এই কোর্সটি নতুন এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেভেলপারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; agentic AI বা জটিল observability টুল সম্পর্কে পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। আপনার AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে স্পষ্ট দৃশ্যমানতা পেতে এবং আরও ভাল agents তৈরি করতে আজই পড়া শুরু করুন।
আপনি কী পাবেন
-
📜
সমাপ্তির সনদ
আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন -
💬
ব্যক্তিগত AI টিউটর
কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো। -
🎧
অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না -
♾️
আজীবন অ্যাক্সেস
যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই -
📱
ফোন বা কম্পিউটার
যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস -
💸
৩০-দিনের ফেরত
কোনো প্রশ্ন নয় -
⚡
সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
2 ঘ 42 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু
সমাপ্তির সনদ
PickAClass-এ আপনি যে কোর্স শেষ করেন তা এমন একটি ক্রেডেনশিয়াল দেয় — মৌলিক, নিজস্ব কোডসহ, URL দিয়ে যাচাইযোগ্য, এবং যা প্রকৃতপক্ষে প্রদর্শিত তার বিশদ।
P
PickAClass
স্কিল প্রোফাইল · যাচাইযোগ্য
নথি
দক্ষতা সনদ
এটি প্রত্যয়ন করে যে
নাম পদবি
সফলভাবে দক্ষতা প্রদর্শন করেছেন
Langfuse-এর সাথে AI Agent Observability-এর ভিত্তি
প্রদর্শিত দক্ষতা
✓
আচরণগত প্যাটার্ন বিশ্লেষণ
মৌলিক
1.2 ঘণ্টা
✓
সিদ্ধান্ত-স্থাপত্য কাঠামো
দক্ষ
1.4 ঘণ্টা
✓
A/B পরীক্ষা ডিজাইন
দক্ষ
1.7 ঘণ্টা
✓
আচরণগত কপিরাইটিং
উন্নত
1.9 ঘণ্টা
P
PickAClass — নাম পদবি
Langfuse-এর সাথে AI Agent Observability-এর ভিত্তি
পৃষ্ঠা ২ / ২
পারফরম্যান্স বিবরণ
কোর্সওয়ার্ক সারসংক্ষেপ
সম্পন্ন পাঠ
14 / 14
অনুশীলন প্রশ্ন
26 / 28
জমা দেওয়া অ্যাসাইনমেন্ট
4 (গড় 4.5 / 5)
ক্যাপস্টোন প্রকল্প
পর্যালোচিত — 4.6 / 5
মোট অনুশীলন
6.2 ঘণ্টা
পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক
কোহর্ট র্যাঙ্ক
1,625-এর শীর্ষ 12%
সম্পন্ন হতে সময়
11 দিন (মধ্যমা: 22)
দক্ষতা স্কোর
91 / 100
অনুশীলন-প্রশ্ন স্কোর
94%
দক্ষতা যাচাই
যাচাইকৃত স্কিল পথ
পর্যালোচনা (13)
Bon cours sur le suivi des agents IA avec Langfuse, même si la partie sur les coûts reste un peu superficielle.
Clear intro to tracing AI agents.
Kurs dobrze tłumaczy, jak śledzić i oceniać działanie agentów AI za pomocą Langfuse. Część o monitorowaniu kosztów i czasu odpowiedzi była dla mnie szczególnie przydatna. Trochę zabrakło mi głębszego omówienia własnych metryk ewaluacyjnych, ale i tak dużo się nauczyłem.
Setting up Langfuse tracing finally let me see exactly where my LLM costs were leaking, brilliant course.
Świetne wprowadzenie do monitorowania agentów AI.
AIエージェントの動作を可視化するという発想自体が新鮮で、この講座でLangfuseを使ったトレース収集の流れがとてもよく分かりました。エージェントがどのステップでどんな判断をしているのかをログとして追えるようになったのは大きな収穫です。評価指標を自分で設定してエージェントの応答品質をスコア化する演習も実践的でした。ただ、コスト計測まわりの説明はもう少し詳しくてもよかったと思います。それでも全体としては、実務にすぐ活かせる内容が多い講座でした。
Wreszcie wiem, jak monitorować agenty AI krok po kroku dzięki Langfuse, kurs prowadzony bardzo konkretnie.
Endlich verstehe ich, wie ich meine Agenten mit Langfuse durchleuchten kann, statt im Dunkeln zu tappen. Die Kapitel zum Nachverfolgen der Token-Kosten waren für mein Budget besonders wertvoll. Beim Thema Auswertung hätte ich mir noch etwas mehr Tiefe gewünscht, aber insgesamt sehr empfehlenswert.
Excellent cours pour comprendre comment tracer et évaluer des agents IA avec Langfuse, très concret du début à la fin.
شرح جيد لكن يحتاج أمثلة أكثر.
Kurs pokazuje krok po kroku, jak zbudować sensowny system oceny agentów AI w Langfuse, bardzo mi się przydał.
Курс хорошо объясняет, как настроить трассировку и мониторинг ИИ-агентов через Langfuse. Особенно полезной оказалась часть про автоматическую оценку ответов агента по заданным метрикам. Немного не хватило примеров работы с продакшн-логами, но база дана крепкая.
শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন
🎓 সার্টিফিকেটসহ
ওপেন-সোর্স LLM-এর সাথে ব্যক্তিগত AI: লোকাল ডিপ্লয়মেন্ট, RAG, এবং এজেন্ট
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
SR 35.00
→
💼 চাকরির জন্য প্রস্তুত
🎓 সার্টিফিকেটসহ
OpenAI মডেলগুলির ফাইন-টিউনিং: আপনার নিজস্ব ডেটা দিয়ে LLM কাস্টমাইজ করুন
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
SR 35.00
→
🏆 সবচেয়ে জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
Developing RAG Systems with Azure OpenAI and Azure AI Search
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
SR 35.00
→
💼 চাকরির জন্য প্রস্তুত
🎓 সার্টিফিকেটসহ
LangChain ব্যবহার করে AI অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
SR 35.00
→
সাধারণ প্রশ্ন
এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +
শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।
কীভাবে পরিশোধ করব? +
Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।
আমি কি ফেরত পেতে পারি? +
হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।
কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +
চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।
আমি কি সনদ পাব? +
হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।
এই খাতের জন্য
টেক
ডিজাইন
অর্থ
মার্কেটিং
স্বাস্থ্য
শিক্ষা
আতিথেয়তা
উৎপাদন
10
মাসে ১০টি কোর্স পান
মেম্বাররা প্রতি মাসে নিজের পছন্দের ১০টি কোর্স পান SR 0-তে। কোর্সের কোনো চার্জ নেই — শুধু সাবস্ক্রিপশনের জন্য দেন।
SR 190 / প্রতি মাসে
- ✓ প্রতি মাসে ১০টি কোর্স
- ✓ যেকোনো সময় বাতিল করুন
প্রতি মাসে নবায়ন হয়। অব্যবহৃত কোর্স প্রতি বিলিং মাসের শেষে মেয়াদোত্তীর্ণ হয়।