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Un runbook de production pour séparer source, tracking, skillset et erreurs documentaires dans Azure AI Search avant rerun, reprise ciblée ou reset de l'indexer.
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Lire l’articleUn runbook de production pour reconstruire le contexte d'un agent IA, isoler historique, retrieval et sorties d'outils, puis valider une compaction ou un rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour prouver qu’un score AgentOps ne vient pas d’une fuite entre évaluations, prompts, retrieval ou données de réglage avant de promouvoir un agent IA.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier un jeu d'évaluation d'agent IA avec cas métiers, retrieval, appels d'outils, traces, seuils, validation humaine et rollback avant promotion.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une suspicion d'injection de prompt dans les sources de retrieval d'un agent IA avec sources, traces, évaluation, outils, guardrails, validation et rollback.
Lire l’articleUn runbook de production pour qualifier une mise à jour d'index de retrieval avec diff de sources, métadonnées, chunking, évaluations, traces, validation humaine et rollback avant de changer les réponses d'un agent IA.
Lire l’articleConcevoir un agent IA privé avec des garde-fous techniques sur les sources internes, les actions déclenchées, les identités, les journaux, les validations humaines et les limites réseau.
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