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Un cliente dice que tu bot de soporte les prometió una política de reembolso que no existe. Tu función hizo dos llamadas LLM — clasificar, luego responder. ¿Cuál de ellas la inventó? Si no puedes responder eso, tu aplicación es una caja negra — y esta guía soluciona exactamente eso.

Ahora puedes probar que un modelo funciona (parte 1), hacer que su salida sea confiable para máquinas (parte 2), y generar un conjunto de pruebas real para verificarlo (parte 3). Pero todo eso se ejecuta fuera de línea, en CI, con entradas que elegiste. La producción no juega de la misma manera.

Esta guía cierra la brecha. Autoalojaremos Langfuse — la alternativa de código abierto y autoalojable a LangSmith — rastrearemos cada llamada real, evaluaremos automáticamente el tráfico en vivo con un juez LLM, profundizaremos en el paso exacto que falla, y retroalimentaremos las fallas para que tu conjunto de datos de la parte 3 se vuelva más fuerte. La evaluación fuera de línea te dice que funcionó en tu conjunto de pruebas; esto te dice que funciona en el mundo real.