問題の観察と検出
ヒント
コーディングエージェントのクイックスタート
コーディングエージェントを使用していますか？このプロンプトを貼り付けてください：
Read the documentation at https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow3/genai/tracing/observe-with-traces and help me query and analyze my agent's traces to find quality issues.
必要に応じて、mlflow/skills をインストールして、MLflow とのより深い統合を実現します。
エージェントの計測が完了すると、トレースを通じて何が起きたかを確認し、問題が発生した場所を見つけることができます。MLflow UI で起動します。エクスペリメントを開き、 [Traces] tab をクリックします。
ここから実行できる操作のクイックツアーは次のとおりです:
- 平易な英語で質問してください。 検索 ボックスのスパークル（ Filter with AI ）をクリックし、必要なトレースを記述します。例： "Find traces that call the get_weather tool." MLflowは、お客様の説明をトレースリストのフィルターに変換します。
- トレースを開いて 、スパンツリー、各ステップの入力、出力、タイミング、エラーなどの詳細をエンドツーエンドで確認します。
- トレースを分析します。 トレースパネルで [ トレースの分析 ] をクリックし、MLflow にトレースの問題を分析させます。
- フィードバックを追加します。 [評価] をクリックして、トレース（または期待値 — 正解）に対する評価やメモを記録します。
次のステップ
- Databricks MLflow UI でトレースを表示する — トレース UI で行えるすべての操作（検索、フィルター、列、トレース詳細ビュー）について説明します。
- トレース全体の問題を検出 — MLflow にトレース全体の問題を検出させます。
- フィードバックの収集とデータセットの構築 — フィードバックを収集し、評価データセットを構築します。