ردیابی LLM در دروازه هوش مصنوعی: مشاهده هر تماس مدل

ردیابی LLM زمانی بسیار آسان‌تر می‌شود که ترافیک مدل از طریق یک لایه دروازه عبور کند. به جای درخواست از هر تیم محصول برای افزودن ثبت سفارشی در اطراف هر درخواست، تماس ابزار، تلاش مجدد و پاسخ ارائه‌دهنده، دروازه می‌تواند به مکانی ثابت تبدیل شود که فعالیت هوش مصنوعی اندازه‌گیری شود.

این موضوع زمانی اهمیت پیدا می‌کند که یک برنامه از یک نمونه اولیه ساده فراتر رود. یک ویژگی هوش مصنوعی تولیدی ممکن است چندین مدل را فراخوانی کند، از مسیرهای جایگزین استفاده کند، ابزارها را اجرا کند، وظایف پس‌زمینه را اجرا کند و به بسیاری از مشتریان با الگوهای استفاده مختلف خدمت‌رسانی کند. بدون ردیابی‌های ساختاریافته، تیم‌ها مجبورند حدس بزنند چرا یک پاسخ کند، گران، با کیفیت پایین یا سخت برای بازتولید بوده است.

برای تیم‌هایی که از قبل از یک API هوش مصنوعی یا معماری دروازه استفاده می‌کنند یا در حال ارزیابی آن هستند، ردیابی LLM عادت عملیاتی بعدی است که باید زود طراحی شود.

چه چیزی باید در ردیابی LLM ثبت شود

یک ردیابی مفید چیزی بیشتر از یک درخواست خام و پاسخ است. باید توضیح دهد که چه اتفاقی در طول یک درخواست هوش مصنوعی از لحظه‌ای که برنامه آن را ارسال کرد تا لحظه‌ای که کاربر پاسخ را دریافت کرد، افتاده است.

• کدام مدل و ارائه‌دهنده درخواست را مدیریت کردند
• درخواست چقدر زمان برد از ابتدا تا انتها
• چه تعداد توکن ورودی و خروجی استفاده شدند
• آیا مسیریابی، جایگزینی، تلاش مجدد یا محدودیت نرخ دخیل بودند
• کدام برنامه، کاربر، فضای کاری یا ویژگی تماس را ایجاد کرد
• کدام تماس‌های ابزار، مراحل عامل یا سیستم‌های پایین‌دستی بخشی از جلسه بودند
• آیا خروجی ارزیابی، تعدیل یا بررسی کیفیت را گذراند

هدف ذخیره همه چیز برای همیشه نیست. هدف این است که رفتار هوش مصنوعی تولیدی به اندازه کافی قابل توضیح باشد تا تیم‌های مهندسی، محصول و پشتیبانی بتوانند حوادث واقعی را بدون بازسازی دستی جدول زمانی اشکال‌زدایی کنند.

چرا دروازه بهترین مکان برای شروع است

ردیابی در سطح برنامه می‌تواند برای یک برنامه کار کند. اما وقتی چندین برنامه، تیم، مدل و ارائه‌دهنده درگیر باشند، پیچیده می‌شود. هر تیم ممکن است فیلدهای مختلفی را ثبت کند، از کنوانسیون‌های نام‌گذاری متفاوت استفاده کند یا در مواقعی که ضرب‌الاجل‌ها نزدیک هستند، ردیابی را کاملاً کنار بگذارد.

یک دروازه به تیم‌ها یک ورودی واحد برای ترافیک مدل می‌دهد. آن لایه مرکزی می‌تواند متادیتای درخواست، داده‌های استفاده، پاسخ‌های ارائه‌دهنده و تصمیمات مسیریابی را قبل از جریان داده‌ها به یک سیستم مشاهده‌پذیری یا ارزیابی، نرمال‌سازی کند.

این همچنین دلیل این است که ردیابی LLM به‌طور طبیعی در کنار تصمیمات گسترده‌تر دروازه قرار می‌گیرد. تیمی که می‌پرسد چرا باید از یک دروازه LLM استفاده کند.

معمولاً درباره دسترسی به مدل، مسیریابی، بازیابی، کنترل هزینه و مدیریت سؤال می‌کند. ردیابی این تصمیمات دروازه را به شواهدی تبدیل می‌کند که تیم می‌تواند بعداً بررسی کند.

ردیابی LLM در دروازه هوش مصنوعی از ارزیابی پشتیبانی می‌کند.

ردیابی و ارزیابی باید به هم متصل باشند. یک ردیابی به شما می‌گوید چه اتفاقی افتاده است. یک حلقه ارزیابی به شما کمک می‌کند تصمیم بگیرید که آیا نتیجه به اندازه کافی خوب بوده است یا خیر.

وقتی ردیابی‌ها به‌طور مداوم ثبت شوند، تیم‌ها می‌توانند نمونه‌های واقعی تولید را به مجموعه‌های بررسی تبدیل کنند. آن‌ها می‌توانند تغییرات درخواست را مقایسه کنند، مدل‌های جایگزین را آزمایش کنند، شکست‌ها را تحلیل کنند و مرحله دقیقی را که یک عامل اشتباه کرده است شناسایی کنند.

این به‌ویژه برای عوامل و جریان‌های کاری چندمرحله‌ای مفید است. یک پاسخ نهایی ممکن است اشتباه به نظر برسد، اما علت اصلی ممکن است در مراحل قبلی زنجیره باشد: بازیابی‌کننده زمینه ضعیفی را بازگردانده، یک تماس ابزار به‌طور خاموش شکست خورده، مدل از بودجه فراتر رفته یا یک مدل جایگزین درخواست را به‌طور متفاوت از انتظار مدیریت کرده است.

با ردیابی در سطح دروازه، این رویدادها می‌توانند در مسیر کامل درخواست به هم متصل شوند، به‌جای اینکه در لاگ‌های برنامه، داشبوردهای ارائه‌دهنده و اسکرین‌شات‌های پراکنده جدا شوند.

از استانداردها در جایی که کمک می‌کنند استفاده کنید. تیم‌ها نیازی به اختراع یک فرمت ردیابی خصوصی ندارند اگر یک سیگنال استاندارد از قبل کار می‌کند. ردیابی‌های OpenTelemetry.

طراحی شده‌اند تا کار را به‌صورت اسپن‌های متصل نشان دهند، که آن‌ها را برای درخواست‌های پیچیده هوش مصنوعی که از چندین سرویس عبور می‌کنند، مناسب می‌کند.

آن ساختار باعث می‌شود که ردپاها در تیم‌ها مفید باشند. مهندسان پلتفرم می‌توانند تأخیر و خطاهای ارائه‌دهنده را بررسی کنند. تیم‌های محصول می‌توانند مطالعه کنند که کدام ویژگی‌ها باعث استفاده می‌شوند. تیم‌های مالی می‌توانند الگوهای هزینه توکن را درک کنند. تیم‌های پشتیبانی می‌توانند شکست‌های گزارش‌شده توسط کاربران را با یک جدول زمانی واقعی بررسی کنند.

مراقب داده‌های درخواست و پاسخ باشید

ردپاهای LLM ممکن است حاوی داده‌های حساس باشند. درخواست‌ها و پاسخ‌ها ممکن است شامل سوابق مشتری، اسناد داخلی، اعتبارنامه‌هایی که به‌طور تصادفی توسط کاربر چسبانده شده‌اند یا زمینه‌های محرمانه کسب‌وکار باشند.

قبل از صادر کردن داده‌های کامل درخواست، تیم‌ها باید تصمیم بگیرند که چه چیزی باید ضبط، ماسک، نمونه‌برداری یا حذف شود. در بسیاری از موارد، متاداده برای تحلیل هزینه، تأخیر، مسیریابی و قابلیت اطمینان کافی است. ضبط کامل درخواست و پاسخ ممکن است برای بررسی کیفیت مفید باشد، اما باید به‌طور عمدی کنترل شود.

یک برنامه ردگیری خوب به چهار سؤال پاسخ می‌دهد: چه کسی می‌تواند ردپاها را مشاهده کند، کدام فیلدها ذخیره می‌شوند، داده‌ها چه مدت نگهداری می‌شوند، و چه چیزی هرگز نباید از محیط کنترل‌شده خارج شود.

چک‌لیست عملی ردگیری LLM

• تماس‌های مدل تولیدی را تا حد امکان از طریق یک لایه API هدایت کنید.
• متاداده‌های پایدار مانند برنامه، محیط، فضای کاری، ویژگی و شناسه کاربر یا تیم را پیوست کنید.
• مدل، ارائه‌دهنده، تأخیر، استفاده از توکن، کد وضعیت، تلاش مجدد، جایگزین و داده‌های خطا را دنبال کنید.
• تماس‌های ابزار و مراحل عامل را به همان ردپای والد متصل کنید.
• ردپاها را پس از تکمیل درخواست کاربر صادر کنید، در صورت امکان، تا مشاهده‌پذیری مسیر پاسخ را کند نکند.
• ردپاها را به یک ابزار مشاهده‌پذیری یا ارزیابی ارسال کنید که تیم واقعاً از آن استفاده کند.
• داده‌های حساس درخواست و پاسخ را بر اساس سیاست حذف، ماسک یا نمونه‌برداری کنید.
• ردپاها را به‌طور منظم بررسی کنید تا مسیریابی، درخواست‌ها، انتخاب مدل‌ها و کنترل هزینه‌ها را بهبود دهید.

جایگاه ShareAI کجاست

ShareAI به توسعه‌دهندگان یک API برای بیش از 150 مدل ارائه می‌دهد، با قابلیت مشاهده در بازار، مسیریابی، پشتیبان‌گیری، ردیابی استفاده و دسترسی پرداخت به ازای هر توکن. این لایه مرکزی دسترسی به مدل، پایه‌ای است که تیم‌ها قبل از اینکه بتوانند به‌طور واضح درباره ترافیک AI در برنامه‌ها و ارائه‌دهندگان فکر کنند، به آن نیاز دارند.

هنگامی که تماس‌های مدل متمرکز شوند، تیم‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری درباره اینکه چه چیزی را ردیابی کنند، چه چیزی را ارزیابی کنند و کجا بهینه‌سازی کنند، بگیرند. آنها می‌توانند رفتار مدل را مقایسه کنند، الگوهای استفاده را درک کنند و عادات عملیاتی را بر اساس شواهد واقعی تولید به جای داشبوردهای پراکنده ارائه‌دهندگان ایجاد کنند.

با مسیریابی تماس‌های مدل از طریق یک ادغام شروع کنید، سپس جریان کاری ردیابی و ارزیابی خود را حول سیگنال‌هایی که بیشترین اهمیت را دارند طراحی کنید: تأخیر، هزینه، کیفیت، قابلیت اطمینان و تأثیر کاربر.