Delen via

Tracering met Application Insights

  • Artikel

Het bepalen van de redenering achter de uitvoeringen van uw agent is belangrijk voor probleemoplossing en foutopsporing. Het kan echter moeilijk zijn voor complexe agents om een aantal redenen:

  • Er kan een groot aantal stappen zijn betrokken bij het genereren van een antwoord, waardoor het moeilijk is om ze allemaal bij te houden.
  • De reeks stappen kan variëren op basis van gebruikersinvoer.
  • De invoer/uitvoer in elke fase kan lang zijn en verdient meer gedetailleerde controle.
  • Elke stap van de runtime van een agent kan ook betrekking hebben op nesten. Een agent kan bijvoorbeeld een hulpprogramma aanroepen dat gebruikmaakt van een ander proces, dat vervolgens een ander hulpprogramma aanroept. Als u merkt dat er vreemde of onjuiste uitvoer van een agent op het hoogste niveau wordt uitgevoerd, kan het lastig zijn om precies te bepalen waar het probleem is geïntroduceerd in de uitvoering.

Tracering lost dit op door u in staat te stellen de invoer en uitvoer van elke primitieve die betrokken is bij een bepaalde agentuitvoering duidelijk te zien, in de volgorde waarin ze zijn aangeroepen.

Een Application Insights-resource maken

Met tracering kunt u de prestaties en het gedrag van uw agent analyseren met behulp van OpenTelemetry en een Application Insights-resource toevoegen aan uw Azure AI Foundry-project.

Als u een Application Insights-resource wilt toevoegen, gaat u naar het tabblad Tracering in de Azure AI Foundry-portal en maakt u een nieuwe resource als u er nog geen hebt.

Een schermopname van het traceringsscherm in de Azure AI Foundry-portal.

Zodra u deze hebt gemaakt, kunt u een Application Insights-verbindingsreeks ophalen, uw agents configureren en het volledige uitvoeringspad van uw agent bekijken via Azure Monitor. Normaal gesproken wilt u tracering inschakelen voordat u een agent maakt.

Een agent traceren

pip install Gebruik eerst om OpenTelemetry en de Azure SDK-traceringsinvoegtoepassing te installeren.

pip install opentelemetry
pip install azure-core-tracing-opentelemetry

U hebt ook een exporteur nodig om resultaten te verzenden naar uw back-end voor waarneembaarheid. U kunt traceringen afdrukken naar de console of een lokale viewer zoals Aspire Dashboard gebruiken. Als u verbinding wilt maken met Aspire Dashboard of een andere met OpenTelemetry compatibele back-end, installeert u de OTLP-exporteur (OpenTelemetry Protocol).

pip install opentelemetry-exporter-otlp

Zodra de pakketten zijn geïnstalleerd, kunt u een van de volgende Python-voorbeelden gebruiken om tracering met uw agents te implementeren. Voorbeelden die gebruikmaken van consoletracering geven de resultaten lokaal weer in de console. Voorbeelden die Gebruikmaken van Azure Monitor verzenden de traceringen naar Azure Monitor in de Azure AI Foundry-portal op het tabblad Tracering in het linkernavigatiemenu voor de portal.

Notitie

Er is een bekende fout in de traceringsfunctionaliteit van agents. De fout zorgt ervoor dat het functiehulpprogramma van de agent gerelateerde informatie aanroept (functienamen en parameterwaarden, die gevoelige informatie kunnen bevatten) moet worden opgenomen in de traceringen, zelfs wanneer het opnemen van inhoud niet is ingeschakeld.

Azure Monitor gebruiken

Consoletracering gebruiken