Понимание слоев наблюдаемости AI для LLM

Суть наблюдаемости AI

Наблюдаемость в искусственном интеллекте (AI) относится к способности понимать, мониторить и оценивать AI-системы, отслеживая их уникальные метрики—такие как использование токенов, качество ответов, задержка и дрейф модели. В отличие от традиционного программного обеспечения, большие языковые модели (LLM) и другие генеративные AI-приложения имеют вероятностный характер. Они не следуют фиксированным, прозрачным путям выполнения, что затрудняет отслеживание и обоснование их принятия решений. Это поведение "черного ящика" создает проблемы для доверия, особенно в критически важных производственных средах.

От эксперимента к производству

AI-системы больше не являются экспериментальными демонстрациями—они стали производственным ПО. И как любое производственное решение, они нуждаются в наблюдаемости. Традиционная инженерия программного обеспечения давно полагается на ведение журналов, метрик и распределенное отслеживание для понимания поведения системы в большом масштабе. Поскольку приложения на базе LLM переходят в реальные рабочие процессы, эта же дисциплина становится необходимой. Для надежной работы этих систем командам нужно видеть, что происходит на каждом этапе AI-конвейера, начиная с входных данных и ответов модели и заканчивая действиями и сбоями в дальнейшем.

Слои наблюдаемости в AI-конвейере

Представьте себе систему мониторинга резюме как последовательность шагов, а не как один черный ящик. Рекрутер загружает резюме, система обрабатывает его через несколько компонентов и в конечном итоге возвращает оценку или рекомендацию. Каждый шаг занимает время, имеет связанные с ним затраты и может также потерпеть неудачу отдельно. Просто посмотрев на финальную рекомендацию, можно не увидеть всей картины, так как могут быть упущены мелкие детали.

Трейсы

Трейс представляет собой полный жизненный цикл одной загрузки резюме—от момента загрузки файла до момента возврата финального балла. Вы можете представить это как одну непрерывную временную шкалу, которая фиксирует все, что происходит с этой просьбой. Каждый трей имеет уникальный идентификатор трейса, который связывает все связанные операции.

Спаны

Каждая основная операция внутри конвейера фиксируется как спан. Эти спаны вложены внутри трейса и представляют собой конкретные части работы.

Спан загрузки: Резюме загружается рекрутером. Этот спан фиксирует временные метки, размер файла, формат и базовые метаданные. Это место, где начинается трей.

Спан парсинга: Документ преобразуется в структурированный текст. Этот спан фиксирует время парсинга и ошибки.

Спан извлечения признаков: Парсинг текста происходит с целью извлечения навыков, опыта и ключевых слов. Этот спан отслеживает задержку и промежуточные результаты.

Спан оценки: Извлеченные признаки передаются в модель оценки. Этот спан регистрирует задержку модели, коэффициенты уверенности и любуюFallback-логику.

Спан решения: Система генерирует окончательную рекомендацию (короткий список, отклонить или пересмотреть). Этот спан фиксирует выходное решение и время ответа.

Почему важна наблюдаемость на уровне спанов

Без отслеживания на уровне спанов вы можете лишь констатировать, что финальная рекомендация была ошибочной—у вас нет информации о том, произошло ли неверное разбиение резюме, были ли упущены ключевые навыки или модель оценки функционировала неожиданно. Наблюдаемость на уровне спанов делает каждый из этих режимов сбоев явными и отлаживаемыми. Она также показывает, где на самом деле тратятся время и деньги, например, увеличивается ли задержка парсинга или оценка доминирует в вычислительных затратах. Со временем, по мере изменения форматов резюме, появления новых навыков и изменения требований к работе, AI-системы могут тихо деградировать. Наблюдение за спанами позволяет командам рано обнаруживать этот дрейф и исправлять конкретные компоненты без повторного обучения или перепроектирования всей системы.

Преимущества наблюдаемости AI

Наблюдаемость AI предоставляет три основных преимущества: контроль затрат, соблюдение требований и непрерывное улучшение модели. Получая видимость того, как компоненты AI взаимодействуют с широкой системой, команды могут быстро выявлять потери ресурсов.

Инструменты наблюдаемости также упрощают соблюдение требований, автоматически собирая и храня телеметрию, такую как входные данные, решения и временные метки; в боте для резюме это облегчает аудит того, как обрабатывались данные кандидата.

Наконец, богатая телеметрия, зафиксированная на каждом этапе, помогает разработчикам моделей сохранять целостность со временем, обнаруживая дрейф по мере изменения форматов резюме и навыков.

Открытые инструменты для наблюдаемости AI

Langfuse

Langfuse — популярный инструмент LLMOps и наблюдаемости с открытым исходным кодом, который быстро растет с момента его запуска в июне 2023 года. Он не завязан на модели и фреймворки, поддерживает саморазмещение и легко интегрируется с такими инструментами, как OpenTelemetry и LangChain.

Arize Phoenix

Arize — платформа наблюдаемости ML и LLM, которая помогает командам контролировать, оценивать и анализировать модели в производстве. Phoenix, предложение с открытым исходным кодом от Arize, акцентирует внимание на наблюдаемости LLM.

TruLens

TruLens — это инструмент наблюдаемости, сосредоточенный в первую очередь на качественной оценке ответов LLM. Этот инструмент отклоняется от акцента на метрики уровня инфраструктуры.\