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에이전트 그래프를 생성하고 관리합니다 — 핸드오프 로직이 있는 엣지로 연결된 AI 구성의 방향 그래프입니다. 구성이 포함된 다중 에이전트 워크플로우를 구축할 때 사용합니다.

기존 코드베이스에 LaunchDarkly AI Config 추적을 계측합니다. 4단계 사다리(관리형 러너 → 제공자 패키지 → 사용자 정의 추출기 +…)를 따라 진행됩니다.

AI Configs에 대한 맞춤형 비즈니스 메트릭을 생성, 추적, 검색, 업데이트 및 삭제합니다. 전체 수명 주기를 다룹니다: API를 통해 메트릭 종류를 정의하고, SDK를 통해 이벤트를 전송하며,…

하드코딩된 LLM 프롬프트가 포함된 애플리케이션을 완전한 LaunchDarkly AI Configs 구현체로 마이그레이션하는 다섯 단계: 코드 감사, 호출 래핑, 이동…

AI Config 변형에 판정기를 연결하여 자동 LLM-as-a-judge 평가를 수행합니다. 맞춤형 판정기를 생성하고, 샘플링 비율을 구성하며, 품질 점수를 모니터링할 수 있습니다.

코드베이스에서 LaunchDarkly 프로젝트를 설정하기 위한 가이드입니다. 스택을 평가하고, 적절한 접근 방식을 선택하며, 프로젝트 관리를 통합하는 데 도움을 줍니다…

프롬프트 스니펫을 생성하고 관리합니다 — AI Config 변형 프롬프트 내에서 참조되는 재사용 가능한 텍스트 블록입니다. 일반적인 지침, 페르소나, 가드레일을 유지합니다…

AI Config 타겟팅 규칙을 구성하여 다양한 사용자에게 어떤 변형이 제공될지 제어합니다. 비율 기반 롤아웃, 속성 기반 규칙, 세그먼트 타겟팅 등을 활성화합니다.