AI গেটওয়েতে LLM ট্রেসিং: প্রতিটি মডেল কল দেখুন

মডেল ট্রাফিক একটি গেটওয়ে স্তরের মাধ্যমে চললে LLM ট্রেসিং অনেক সহজ হয়ে যায়। প্রতিটি প্রোডাক্ট টিমকে প্রতিটি প্রম্পট, টুল কল, রিট্রাই এবং প্রোভাইডার রেসপন্সের চারপাশে কাস্টম লগিং যোগ করার পরিবর্তে, গেটওয়ে AI কার্যকলাপ পরিমাপের একটি ধারাবাহিক স্থান হয়ে উঠতে পারে।.

এটি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে যখন একটি অ্যাপ্লিকেশন একটি সাধারণ প্রোটোটাইপের বাইরে চলে যায়। একটি প্রোডাকশন AI ফিচার একাধিক মডেল কল করতে পারে, ফ্যালব্যাক রুট ব্যবহার করতে পারে, টুলস চালাতে পারে, ব্যাকগ্রাউন্ড জব চালাতে পারে এবং বিভিন্ন ব্যবহার প্যাটার্ন সহ অনেক গ্রাহককে সেবা দিতে পারে। গঠনমূলক ট্রেস ছাড়া, টিমগুলো অনুমান করতে থাকে কেন একটি রেসপন্স ধীর, ব্যয়বহুল, নিম্নমানের বা পুনরুত্পাদন করা কঠিন।.

ইতিমধ্যে একটি এআই এপিআই বা গেটওয়ে আর্কিটেকচার মূল্যায়ন করা টিমগুলোর জন্য, LLM ট্রেসিং প্রাথমিকভাবে ডিজাইন করার পরবর্তী অপারেশনাল অভ্যাস।.

LLM ট্রেসিং কী ধারণ করা উচিত

একটি কার্যকর ট্রেস কেবল একটি কাঁচা প্রম্পট এবং রেসপন্সের চেয়ে বেশি। এটি ব্যাখ্যা করা উচিত যে একটি AI অনুরোধের সময় কী ঘটেছিল, অ্যাপ্লিকেশন এটি পাঠানোর মুহূর্ত থেকে ব্যবহারকারী একটি উত্তর পাওয়ার মুহূর্ত পর্যন্ত।.

• কোন মডেল এবং প্রোভাইডার অনুরোধটি পরিচালনা করেছে
• অনুরোধটি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত কতক্ষণ সময় নিয়েছে
• কত ইনপুট এবং আউটপুট টোকেন ব্যবহার করা হয়েছে
• রাউটিং, ফ্যালব্যাক, রিট্রাই বা রেট লিমিট জড়িত ছিল কিনা
• কোন অ্যাপ্লিকেশন, ব্যবহারকারী, ওয়ার্কস্পেস বা ফিচার কলটি তৈরি করেছে
• কোন টুল কল, এজেন্ট স্টেপ বা ডাউনস্ট্রিম সিস্টেম সেশনের অংশ ছিল
• আউটপুট মূল্যায়ন, মডারেশন বা মান যাচাই পাস করেছে কিনা

লক্ষ্য সবকিছু চিরকাল সংরক্ষণ করা নয়। লক্ষ্য হল প্রোডাকশন AI আচরণ যথেষ্ট ব্যাখ্যাযোগ্য করা যাতে ইঞ্জিনিয়ারিং, প্রোডাক্ট এবং সাপোর্ট টিমগুলো বাস্তব ঘটনাগুলো ডিবাগ করতে পারে টাইমলাইন হাতে পুনর্নির্মাণ না করেই।.

কেন গেটওয়ে শুরু করার সেরা স্থান।

অ্যাপ্লিকেশন-স্তরের ট্রেসিং একটি অ্যাপের জন্য কাজ করতে পারে। এটি জটিল হয়ে যায় যখন একাধিক অ্যাপ, দল, মডেল এবং প্রদানকারী জড়িত থাকে। প্রতিটি দল বিভিন্ন ক্ষেত্র লগ করতে পারে, বিভিন্ন নামকরণ কনভেনশন ব্যবহার করতে পারে, অথবা সময়সীমা কঠিন হলে সম্পূর্ণ ট্রেসিং এড়িয়ে যেতে পারে।.

একটি গেটওয়ে দলগুলিকে মডেল ট্রাফিকের জন্য একটি সামনের দরজা দেয়। সেই কেন্দ্রীয় স্তর অনুবেদন মেটাডেটা, ব্যবহার ডেটা, প্রদানকারীর প্রতিক্রিয়া এবং রাউটিং সিদ্ধান্তকে স্বাভাবিক করতে পারে, ডেটা পর্যবেক্ষণযোগ্যতা বা মূল্যায়ন সিস্টেমে প্রবাহিত হওয়ার আগে।.

এটিই কারণ যে LLM ট্রেসিং প্রাকৃতিকভাবে বৃহত্তর গেটওয়ে সিদ্ধান্তের পাশে ফিট করে। একটি দল জিজ্ঞাসা করছে কেন এটি একটি LLM গেটওয়ে ব্যবহার করা উচিত সাধারণত মডেল অ্যাক্সেস, রাউটিং, ফেইলওভার, খরচ নিয়ন্ত্রণ এবং শাসন সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছে। ট্রেসিং সেই গেটওয়ে সিদ্ধান্তগুলিকে প্রমাণে পরিণত করে যা দল পরে পরিদর্শন করতে পারে।.

AI গেটওয়েতে LLM ট্রেসিং মূল্যায়নকে সমর্থন করে

ট্রেসিং এবং মূল্যায়ন সংযুক্ত হওয়া উচিত। একটি ট্রেস আপনাকে বলে কী ঘটেছে। একটি মূল্যায়ন লুপ আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে যে ফলাফলটি যথেষ্ট ভালো ছিল কিনা।.

যখন ট্রেসগুলি ধারাবাহিকভাবে ধারণ করা হয়, দলগুলি বাস্তব উৎপাদন উদাহরণগুলিকে পর্যালোচনা সেটে পরিণত করতে পারে। তারা প্রম্পট পরিবর্তনগুলি তুলনা করতে পারে, মডেল পরিবর্তন পরীক্ষা করতে পারে, ব্যর্থতা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং সঠিক ধাপটি চিহ্নিত করতে পারে যেখানে একটি এজেন্ট ভুল পথে গেছে।.

এটি এজেন্ট এবং বহু-ধাপের কর্মপ্রবাহের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। একটি চূড়ান্ত উত্তর ভুল দেখাতে পারে, কিন্তু মূল কারণটি চেইনের আগের অংশে থাকতে পারে: রিট্রিভার দুর্বল প্রসঙ্গ ফিরিয়ে দিয়েছে, একটি টুল কল নীরবে ব্যর্থ হয়েছে, মডেল একটি বাজেট অতিক্রম করেছে, অথবা একটি ফ্যালব্যাক মডেল অনুরোধটি প্রত্যাশিতের চেয়ে ভিন্নভাবে পরিচালনা করেছে।.

গেটওয়ে-স্তরের ট্রেসিংয়ের মাধ্যমে, এই ঘটনাগুলি সম্পূর্ণ অনুরোধ পথ জুড়ে সংযুক্ত হতে পারে, অ্যাপ্লিকেশন লগ, প্রদানকারীর ড্যাশবোর্ড এবং এককালীন স্ক্রিনশটগুলিতে ছড়িয়ে পড়ার পরিবর্তে।.

যেখানে মান সাহায্য করে তা ব্যবহার করুন

যদি একটি মান সংকেত ইতিমধ্যে কাজ করে, দলগুলিকে একটি ব্যক্তিগত ট্রেসিং ফরম্যাট উদ্ভাবন করার প্রয়োজন নেই।. ওপেনটেলিমেট্রি ট্রেস কাজকে সংযুক্ত স্প্যান হিসাবে উপস্থাপন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা তাদের একাধিক পরিষেবার মাধ্যমে চলমান জটিল AI অনুরোধগুলির জন্য একটি কার্যকর ফিট করে তোলে।.

AI সিস্টেমগুলির জন্য, গুরুত্বপূর্ণ পছন্দটি স্প্যান মডেল। একটি ব্যবহারিক ট্রেসে ব্যবহারকারীর অনুরোধের জন্য একটি প্যারেন্ট স্প্যান, রাউটিং, মডেল কল, টুল কল, রিট্রিভাল, মূল্যায়ন এবং পোস্ট-প্রসেসিংয়ের জন্য চাইল্ড স্প্যান, প্লাস মডেল নাম, টোকেন ব্যবহার, লেটেন্সি এবং ত্রুটি প্রকারের জন্য মেটাডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।.

সেই কাঠামো দলগুলোর মধ্যে ট্রেসগুলোকে কার্যকর করে তোলে। প্ল্যাটফর্ম ইঞ্জিনিয়াররা লেটেন্সি এবং প্রদানকারীর ত্রুটি পরীক্ষা করতে পারেন। প্রোডাক্ট দলগুলো কোন বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার বাড়ায় তা অধ্যয়ন করতে পারে। ফাইন্যান্স দলগুলো টোকেন খরচের প্যাটার্ন বুঝতে পারে। সাপোর্ট দলগুলো ব্যবহারকারীর রিপোর্ট করা ব্যর্থতাগুলো একটি বাস্তব টাইমলাইনের মাধ্যমে তদন্ত করতে পারে।.

প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়া ডেটার সাথে সতর্ক থাকুন

LLM ট্রেসগুলোতে সংবেদনশীল ডেটা থাকতে পারে। প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়াগুলোতে গ্রাহকের রেকর্ড, অভ্যন্তরীণ নথি, ব্যবহারকারীর দ্বারা ভুলভাবে পেস্ট করা শংসাপত্র, বা গোপন ব্যবসায়িক প্রসঙ্গ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।.

সম্পূর্ণ অনুরোধ ডেটা রপ্তানি করার আগে, দলগুলো সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত কী ধরা হবে, মাস্ক করা হবে, নমুনা নেওয়া হবে, বা বাদ দেওয়া হবে। অনেক ক্ষেত্রে, মেটাডেটা খরচ, লেটেন্সি, রাউটিং এবং নির্ভরযোগ্যতা বিশ্লেষণের জন্য যথেষ্ট। সম্পূর্ণ প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়া ক্যাপচার গুণমান পর্যালোচনার জন্য কার্যকর হতে পারে, তবে এটি ইচ্ছাকৃতভাবে নিয়ন্ত্রিত হওয়া উচিত।.

একটি ভালো ট্রেসিং পরিকল্পনা চারটি প্রশ্নের উত্তর দেয়: কে ট্রেস দেখতে পারে, কোন ক্ষেত্রগুলো সংরক্ষণ করা হয়, কতদিন ডেটা সংরক্ষণ করা হয়, এবং কী কখনো নিয়ন্ত্রিত পরিবেশ ছেড়ে যাবে না।.

একটি ব্যবহারিক LLM ট্রেসিং চেকলিস্ট

• সম্ভব হলে একটি API স্তরের মাধ্যমে প্রোডাকশন মডেল কলগুলো রাউট করুন।.
• অ্যাপ, পরিবেশ, ওয়ার্কস্পেস, বৈশিষ্ট্য, এবং ব্যবহারকারী বা দল শনাক্তকারী মতো স্থিতিশীল মেটাডেটা সংযুক্ত করুন।.
• মডেল, প্রদানকারী, লেটেন্সি, টোকেন ব্যবহার, স্ট্যাটাস কোড, পুনরায় চেষ্টা, ফ্যালব্যাক, এবং ত্রুটি ডেটা ট্র্যাক করুন।.
• টুল কল এবং এজেন্ট স্টেপগুলো একই প্যারেন্ট ট্রেসের সাথে সংযুক্ত করুন।.
• সম্ভব হলে ব্যবহারকারী-সম্মুখ অনুরোধ সম্পন্ন হওয়ার পরে ট্রেসগুলো রপ্তানি করুন, যাতে পর্যবেক্ষণ প্রতিক্রিয়া পথকে ধীর না করে।.
• ট্রেসগুলো এমন একটি পর্যবেক্ষণ বা মূল্যায়ন টুলে পাঠান যা দলটি বাস্তবে ব্যবহার করবে।.
• নীতি অনুযায়ী সংবেদনশীল প্রম্পট এবং প্রতিক্রিয়া ডেটা বাদ দিন, মাস্ক করুন, বা নমুনা নিন।.
• রাউটিং, প্রম্পট, মডেল পছন্দ, এবং খরচ নিয়ন্ত্রণ উন্নত করতে ট্রেসগুলো নিয়মিত পর্যালোচনা করুন।.

যেখানে ShareAI ফিট করে

ShareAI ডেভেলপারদের ১৫০+ মডেলের জন্য একটি API প্রদান করে, যার মধ্যে মার্কেটপ্লেস দৃশ্যমানতা, রাউটিং, ফেইলওভার, ব্যবহার ট্র্যাকিং এবং পে-পার-টোকেন অ্যাক্সেস অন্তর্ভুক্ত। এই কেন্দ্রীয় মডেল অ্যাক্সেস স্তর হল সেই ভিত্তি যা দলগুলিকে অ্যাপ এবং প্রদানকারীদের মধ্যে AI ট্রাফিক সম্পর্কে স্পষ্টভাবে চিন্তা করার আগে প্রয়োজন।.

একবার মডেল কলগুলো কেন্দ্রীভূত হলে, দলগুলো আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে পারে কী ট্রেস করতে হবে, কী মূল্যায়ন করতে হবে এবং কোথায় অপ্টিমাইজ করতে হবে। তারা মডেলের আচরণ তুলনা করতে পারে, ব্যবহার প্যাটার্ন বুঝতে পারে এবং ছড়িয়ে থাকা প্রদানকারীর ড্যাশবোর্ডের পরিবর্তে বাস্তব উৎপাদন প্রমাণের উপর ভিত্তি করে অপারেশনাল অভ্যাস তৈরি করতে পারে।.

একটি ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে মডেল কল রাউটিং দিয়ে শুরু করুন, তারপর আপনার ট্রেসিং এবং মূল্যায়ন কর্মপ্রবাহটি সেই সংকেতগুলোর চারপাশে ডিজাইন করুন যা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ: লেটেন্সি, খরচ, গুণমান, নির্ভরযোগ্যতা এবং ব্যবহারকারীর প্রভাব।.