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Déboguer les erreurs de prompt LLM avec votre IA

Connectez Datadog AI à votre agent pour inspecter les données brutes de chaque requête échouée. Ne devinez plus pourquoi vos prompts échouent : visualisez directement les payloads des traces.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment identifier l'échec de mon prompt LLM ?

Votre agent utilise les données de trace Datadog pour extraire les spans et les payloads liés à vos appels LLM. Cela vous permet de cibler le moment précis où la logique du prompt dévie. Vous accédez directement aux entrées et sorties qui ont causé le problème.

Résultats du débogage

Où arrivent vos données de débogage.

L'IA organise les informations de trace selon ces catégories.

LOGIQUE

Points de rupture

L'agent identifie le span exact où la logique du prompt a divergé de votre intention. Vous voyez précisément l'instruction qui a échoué.

DONNÉES

Inspection des payloads

L'IA extrait les payloads bruts de Datadog. Comparez exactement ce que le modèle a reçu par rapport à ce que vous attendiez.

TENDANCES

Schémas d'erreurs

L'agent regroupe les échecs de traces similaires. Cela permet de savoir si l'erreur est isolée ou s'il s'agit d'un problème systémique.

HUMAIN

Corrections manuelles

L'IA signale les spans nécessitant une réécriture manuelle du template de prompt. À vous de décider comment corriger la logique dans votre code.

Le flux

Ce que fait votre IA en cas d'échec.

Au lieu de fouiller dans des tableaux de bord, demandez simplement à votre agent de trouver le problème.

  1. Localiser les traces

    L'agent recherche les spans d'exécution LLM spécifiques dans vos traces Datadog.

    search_llm_spans

  2. Extraire les payloads

    L'agent récupère les données d'entrée et de sortie des spans identifiés.

    search_llm_spans

  3. Analyser la logique

    L'agent compare le prompt envoyé au modèle avec l'erreur ou la sortie inattendue.

    search_llm_spans

  4. Résumer les erreurs

    L'agent fournit un résumé concis expliquant pourquoi le prompt n'a pas respecté vos critères.

    search_llm_spans

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre session de débogage.

Points de départ

Ce sont des exemples. Adaptez les noms de services ou les types d'erreurs à votre environnement Datadog réel.

Datadog Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bWdhwHEHDioKsLvhV1Lvv7ec4t2gm8k5cIgCZeWx/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Datadog capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "datadog-ai-llm-observability-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bWdhwHEHDioKsLvhV1Lvv7ec4t2gm8k5cIgCZeWx/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Trouve les cinq derniers spans LLM dans Datadog où le prompt a généré une erreur de validation.

  • Cherche dans les traces Datadog les spans LLM du service 'production-api' ayant une latence élevée.

  • Montre-moi le payload du span LLM qui a échoué lors du flux d'authentification utilisateur.

  • Analyse les récents spans LLM et dis-moi s'il y a un schéma récurrent dans les échecs du prompt 'summarize_text'.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

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Liez simplement votre compte Datadog. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez immédiatement interroger votre agent sur vos traces.

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FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle corriger mon prompt directement dans Datadog ?

    Non. L'IA peut seulement lire les traces et identifier l'erreur. Vous devez mettre à jour la logique de votre prompt dans votre propre code.

  • 02

    L'IA supprime-t-elle des traces ?

    Non. L'IA dispose uniquement d'un accès en lecture aux spans LLM via l'outil de recherche. Elle ne peut ni modifier ni supprimer vos données Datadog.

  • 03

    Puis-je rechercher des messages d'erreur spécifiques ?

    Oui. Vous pouvez demander à l'agent de trouver des spans contenant des chaînes d'erreur ou des codes d'état précis présents dans vos traces.

  • 04

    Cela fonctionne-t-il avec n'importe quel fournisseur de LLM ?

    Oui, tant que vous envoyez ces traces vers Datadog pour l'observabilité.

  • 05

    L'IA peut-elle créer de nouveaux moniteurs Datadog ?

    Non. Les outils actuels permettent uniquement à l'agent de rechercher et d'inspecter les spans LLM existants.

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