Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

A deepset beépített megfigyelést ad a Haystackben futó AI-ügynökökhöz

2026. július 30.Forrás: deepset
A deepset beépített megfigyelést ad a Haystackben futó AI-ügynökökhöz
Kép: deepset

A deepset elérhetővé tette a Traces funkciót a Haystack Enterprise Platformban. Az eszköz a platformon futó pipeline-ok és AI-ügynökök teljes végrehajtását rögzíti, a bemenetektől és kimenetektől a tokenhasználaton át a hibákig.

A lényeg röviden
  • A Traces a Haystack Enterprise Platform beépített megfigyelési funkciója.
  • Minden pipeline-futtatás bemeneteket, kimeneteket, tokeneket, naplókat és hibákat rögzít.
  • A futtatások komponensenként, interaktív nézetben vizsgálhatók.
  • Két pipeline-verzió késleltetése, tokenhasználata és kimenete összehasonlítható.
  • Az adatok deepset-infrastruktúrán maradnak, és JSON formátumban exportálhatók.

Minden futtatásról teljes végrehajtási rekord készül

A deepset 2026. július 30-i bejelentése szerint a Traces a Haystack Enterprise Platform részeként biztosít megfigyelhetőséget (observability) az ügynökök és más pipeline-ok számára. A vállalat célja, hogy ehhez ne legyen szükség külön megfigyelési eszközre, mivel az adatok ugyanazon az infrastruktúrán maradnak, amelyen az ügynökök futnak.

A trace egyetlen pipeline-futtatás teljes végrehajtási rekordja. A rendszer az egyes kérések teljes életciklusát rögzíti attól a bemenettől kezdve, amely elindította a futást, egészen a visszaadott válaszig. A telepített pipeline megnyitása után a Traces lapon alapértelmezés szerint megjelenik minden futtatás, külön beállítás nélkül.

A rögzített adatok között szerepel a futó komponensek hierarchikus fája, az egyes lépések ideje, típusa és metaadatai. A tokenhasználatot a rendszer szolgáltatók között egységesítve mutatja, külön kezelve a prompt-, completion-, reasoning- és cache-tokeneket, valamint azokat a modellekhez rendeli.

Gyorsabb hibakeresés és részletes futtatási nézet

A Traces listája minden futtatásnál megjeleníti a lekérdezést, a forrást, a késleltetést, a felhasznált tokenek számát és a dátumot, illetve az időpontot. A felhasználók hibákra szűrhetnek, késleltetés szerint rendezhetnek, és kereshetnek trace-azonosító vagy a bemenet szövege alapján. A találatok forrás és dátumtartomány szerint is szűkíthetők, például egy kiadás időablakára.

Minden futtatás interaktív, vízesésszerű nézetben jelenik meg. Ez lépésenként mutatja a végrehajtást, a komponensek részleteinél pedig elérhetők a tényleges bemenetek, kimenetek és naplóbejegyzések. Így láthatóvá válik, mely komponensek növelték a késleltetést vagy a tokenfogyasztást, különösen akkor, ha egy ügynök több modellt használ.

Hiba esetén a trace megnevezi a kiváltó komponenst, és jelzi, hogy konfigurációs problémáról van-e szó, amely javítást igényel, vagy külső szolgáltatói, illetve infrastruktúrahibáról, amely újrafuttatással kezelhető. A kiválasztott komponens a Run in Builder lehetőséggel megnyitható a pipeline piszkozatában, az eredeti bemenettel előre kitöltve. A deepset szerint így a reprodukció és a javítás tesztelése közvetlenül elvégezhető.

Pipeline-verziók összehasonlítása és adatvédelem

A Traces két pipeline-verzió összehasonlítását is támogatja. A nézet megmutatja, hogyan változott a késleltetés és a tokenfogyasztás, valamint egymás mellett jeleníti meg a válaszokat, kiemelve az eltéréseket az egyes komponenseknél. Ez használható például akkor, ha egy nagyobb generatív modellt, új promptot, eszközt vagy lekérési stratégiát próbálnak ki.

A deepset példája szerint az összehasonlítás megmutathatja, hogy egy nagyobb modell beillesztése növelte a generálási lépés késleltetését és tokenhasználatát, miközben a pipeline többi része változatlan maradt. A rendszer a korábbi és az aktuális verzió regresszióit is felszínre hozhatja, például ha egy komponens lassabbá válik, vagy eltérő eredményt kezd adni ugyanarra a bemenetre.

A trace-eket a deepset tulajdonában lévő infrastruktúrán tárolják, és nem továbbítják külső eszközbe. A hozzáférést munkaterületenként, szerepköralapú vezérléssel szabályozzák, az adatokat nyugalmi állapotban titkosítják, és minden trace JSON formátumban exportálható. A Traces a bejelentés szerint már elérhető a Haystack Enterprise Platformban. Új pipeline telepítésekor vagy meglévő újratelepítésekor automatikusan elkezdi létrehozni a futtatási nyomokat.

Kapcsolódó hírek

A jogi szakmában már minden második szakember használ generatív AI-t
Kutatás2026. október 3.

A jogi szakmában már minden második szakember használ generatív AI-t

A jogi szakemberek 49 százaléka már aktívan használ generatív AI-t a munkájában, derül ki az Everlaw, az ACEDS és az ILTA közös jelentéséből. A technológia egyre…

Az Everlaw a Microsoft 365 Copilottal köti össze a jogi bizonyítékokat
Termékek és eszközök2026. október 3.

Az Everlaw a Microsoft 365 Copilottal köti össze a jogi bizonyítékokat

Elérhetővé vált az Everlaw és a Microsoft 365 Copilot új MCP-integrációja, amely a jogi ügyek bizonyítékait és elemzéseit közvetlenül a Copilot munkafolyamataiba…

A deepset stabil végpontokat ad az AI-ügynökök frissítéséhez
Termékek és eszközök2026. október 1.

A deepset stabil végpontokat ad az AI-ügynökök frissítéséhez

A deepset új Services funkciója stabil, felügyelt végpontokat biztosít a Haystack Enterprise Platformban futó AI-ügynökök és az őket használó alkalmazások számára. A…