एआय गेटवेवर एलएलएम ट्रेसिंग: प्रत्येक मॉडेल कॉल पहा

जेव्हा मॉडेल ट्रॅफिक एका गेटवे लेयरमधून चालते तेव्हा LLM ट्रेसिंग खूप सोपे होते. प्रत्येक प्रॉडक्ट टीमला प्रत्येक प्रॉम्प्ट, टूल कॉल, रीट्राय आणि प्रोव्हायडर प्रतिसादाभोवती कस्टम लॉगिंग जोडण्यास सांगण्याऐवजी, गेटवे AI क्रियाकलाप मोजण्यासाठी एक सुसंगत स्थान बनू शकतो.

हे महत्त्वाचे होते जेव्हा एखादा अनुप्रयोग साध्या प्रोटोटाइपच्या पलीकडे जातो. उत्पादन AI वैशिष्ट्य अनेक मॉडेल्स कॉल करू शकते, फॉलबॅक रूट्स वापरू शकते, टूल्स चालवू शकते, बॅकग्राउंड जॉब्स चालवू शकते आणि वेगवेगळ्या वापराच्या पॅटर्नसह अनेक ग्राहकांना सेवा देऊ शकते. संरचित ट्रेसशिवाय, टीम्सला प्रतिसाद का धीमा, महाग, कमी गुणवत्ता किंवा पुनरुत्पादित करणे कठीण होते हे अंदाज लावावे लागते.

जे टीम्स आधीच वापरत आहेत एआय एपीआय किंवा गेटवे आर्किटेक्चरचे मूल्यांकन करत आहेत, LLM ट्रेसिंग ही प्रारंभिक ऑपरेशनल सवय डिझाइन करण्यासाठी पुढील पायरी आहे.

LLM ट्रेसिंगने काय कॅप्चर करावे

उपयुक्त ट्रेस हा कच्चा प्रॉम्प्ट आणि प्रतिसाद यापेक्षा अधिक असतो. AI विनंतीच्या क्षणापासून ते वापरकर्त्याला उत्तर मिळाल्याच्या क्षणापर्यंत काय घडले हे स्पष्ट करणे आवश्यक आहे.

• कोणत्या मॉडेल आणि प्रोव्हायडरने विनंती हाताळली
• विनंती पूर्ण होण्यासाठी किती वेळ लागला
• किती इनपुट आणि आउटपुट टोकन्स वापरले गेले
• रूटिंग, फॉलबॅक, रीट्राय किंवा रेट लिमिट्स सामील होते का
• कोणत्या अनुप्रयोग, वापरकर्ता, वर्कस्पेस किंवा वैशिष्ट्याने कॉल तयार केला
• कोणते टूल कॉल्स, एजंट स्टेप्स किंवा डाउनस्ट्रीम सिस्टीम सत्राचा भाग होते
• आउटपुटने मूल्यांकन, मॉडरेशन किंवा गुणवत्ता तपासणी पास केली का

उद्दिष्ट सर्वकाही कायमस्वरूपी संग्रहित करणे नाही. उद्दिष्ट उत्पादन AI वर्तन पुरेसे स्पष्ट करणे आहे जेणेकरून अभियांत्रिकी, उत्पादन आणि समर्थन टीम्स वास्तविक घटना डीबग करू शकतील आणि टाइमलाइन हाताने पुन्हा तयार करावी लागणार नाही.

गेटवे प्रारंभ करण्यासाठी सर्वोत्तम स्थान का आहे

अनुप्रयोग-स्तरीय ट्रेसिंग एका अॅपसाठी कार्य करू शकते. जेव्हा अनेक अॅप्स, टीम्स, मॉडेल्स आणि प्रदाते सामील असतात तेव्हा ते गोंधळात टाकणारे होते. प्रत्येक टीम वेगवेगळ्या फील्ड्स लॉग करू शकते, वेगवेगळ्या नामकरण पद्धती वापरू शकते किंवा डेडलाइन घट्ट झाल्यावर ट्रेसिंग पूर्णपणे वगळू शकते.

गेटवे टीम्सना मॉडेल ट्रॅफिकसाठी एक फ्रंट डोअर देते. ती केंद्रीय स्तर विनंती मेटाडेटा, वापर डेटा, प्रदाता प्रतिसाद आणि रूटिंग निर्णय सामान्य करू शकते, डेटा निरीक्षण किंवा मूल्यांकन प्रणालीमध्ये वाहण्यापूर्वी.

यामुळेच LLM ट्रेसिंग व्यापक गेटवे निर्णयांच्या बाजूला नैसर्गिकरित्या बसते. एखादी टीम विचारत आहे ती LLM गेटवे का वापरावी.

सहसा मॉडेल प्रवेश, रूटिंग, फेलओव्हर, खर्च नियंत्रण आणि प्रशासनाबद्दल विचारत असते. ट्रेसिंग त्या गेटवे निर्णयांना पुरावा बनवते ज्याची टीम नंतर तपासणी करू शकते.

AI गेटवेवर LLM ट्रेसिंग मूल्यांकनाला समर्थन देते.

ट्रेसिंग आणि मूल्यांकन कनेक्ट केले पाहिजे. ट्रेस तुम्हाला काय घडले ते सांगते. मूल्यांकन लूप तुम्हाला निर्णय घेण्यास मदत करते की परिणाम पुरेसा चांगला होता का.

जेव्हा ट्रेसेस सातत्याने कॅप्चर केले जातात, तेव्हा टीम्स वास्तविक उत्पादन उदाहरणे पुनरावलोकन संचांमध्ये बदलू शकतात. ते प्रॉम्प्ट बदलांची तुलना करू शकतात, मॉडेल स्वॅप्सची चाचणी करू शकतात, अपयशांचे विश्लेषण करू शकतात आणि एजंटने चुकीचा वळण घेतलेली अचूक पायरी ओळखू शकतात.

हे एजंट्स आणि मल्टी-स्टेप वर्कफ्लो साठी विशेषतः उपयुक्त आहे. अंतिम उत्तर चुकीचे दिसू शकते, परंतु मूळ कारण साखळीच्या आधी असू शकते: रिट्रीव्हरने कमजोर संदर्भ परत केला, टूल कॉल शांतपणे अयशस्वी झाला, मॉडेलने बजेट ओलांडले किंवा फॉलबॅक मॉडेलने विनंती अपेक्षेप्रमाणे वेगळ्या प्रकारे हाताळली.

गेटवे-स्तरीय ट्रेसिंगसह, हे इव्हेंट्स पूर्ण विनंती मार्गावर जोडले जाऊ शकतात, अनुप्रयोग लॉग्स, प्रदाता डॅशबोर्ड्स आणि एक-ऑफ स्क्रीनशॉट्समध्ये विखुरलेले नसून.

जिथे ते मदत करतात तिथे मानकांचा वापर करा. जर मानक सिग्नल आधीच कार्य करत असेल तर टीम्सना खाजगी ट्रेसिंग स्वरूप शोधण्याची गरज नाही. ओपनटेलिमेट्री ट्रेसेस.

कामाला कनेक्टेड स्पॅन्स म्हणून दर्शवण्यासाठी डिझाइन केले गेले आहेत, जे अनेक सेवांमधून जाणाऱ्या जटिल AI विनंत्यांसाठी उपयुक्त ठरतात.

त्या संरचनेमुळे टीम्समध्ये ट्रेस उपयुक्त ठरतात. प्लॅटफॉर्म अभियंते विलंब आणि प्रदाता त्रुटी तपासू शकतात. उत्पादन टीम्स अभ्यास करू शकतात की कोणते वैशिष्ट्ये वापर वाढवतात. वित्तीय टीम्स टोकन खर्च नमुने समजू शकतात. समर्थन टीम्स वापरकर्त्यांनी नोंदवलेल्या अपयशांची वास्तविक टाइमलाइनसह तपासणी करू शकतात.

प्रॉम्प्ट आणि प्रतिसाद डेटा वापरण्याबाबत काळजी घ्या

LLM ट्रेसमध्ये संवेदनशील डेटा असू शकतो. प्रॉम्प्ट्स आणि प्रतिसादांमध्ये ग्राहक नोंदी, अंतर्गत दस्तऐवज, वापरकर्त्याने चुकून पेस्ट केलेले क्रेडेन्शियल्स किंवा गोपनीय व्यवसाय संदर्भ समाविष्ट असू शकतो.

पूर्ण विनंती डेटा निर्यात करण्यापूर्वी, टीम्सने काय कॅप्चर करायचे, मास्क करायचे, नमुना घ्यायचे किंवा वगळायचे हे ठरवले पाहिजे. अनेक प्रकरणांमध्ये, खर्च, विलंब, रूटिंग आणि विश्वसनीयता विश्लेषणासाठी मेटाडेटा पुरेसे असते. गुणवत्ता पुनरावलोकनासाठी पूर्ण प्रॉम्प्ट आणि प्रतिसाद कॅप्चर उपयुक्त असू शकते, परंतु ते जाणीवपूर्वक नियंत्रित केले पाहिजे.

एक चांगली ट्रेसिंग योजना चार प्रश्नांची उत्तरे देते: कोण ट्रेस पाहू शकतो, कोणती फील्ड्स संग्रहित केली जातात, डेटा किती काळ टिकवला जातो, आणि नियंत्रित वातावरणाबाहेर काय कधीच जाऊ नये.

व्यावहारिक LLM ट्रेसिंग चेकलिस्ट

• शक्य असल्यास उत्पादन मॉडेल कॉल्स एका API स्तराद्वारे रूट करा.
• अॅप, वातावरण, कार्यक्षेत्र, वैशिष्ट्य, आणि वापरकर्ता किंवा टीम आयडेंटिफायर यासारखे स्थिर मेटाडेटा संलग्न करा.
• मॉडेल, प्रदाता, विलंब, टोकन वापर, स्थिती कोड, पुनर्प्रयत्न, फॉलबॅक, आणि त्रुटी डेटा ट्रॅक करा.
• टूल कॉल्स आणि एजंट स्टेप्स त्याच पालक ट्रेसशी कनेक्ट करा.
• शक्य असल्यास, वापरकर्ता-सामोरे विनंती पूर्ण झाल्यानंतर ट्रेस निर्यात करा, त्यामुळे निरीक्षण प्रतिसाद मार्ग धीमा करत नाही.
• ट्रेस एका निरीक्षण किंवा मूल्यांकन टूलमध्ये पाठवा ज्याचा टीम प्रत्यक्षात वापर करेल.
• धोरणानुसार संवेदनशील प्रॉम्प्ट आणि प्रतिसाद डेटा वगळा, मास्क करा किंवा नमुना घ्या.
• रूटिंग, प्रॉम्प्ट्स, मॉडेल निवडी, आणि खर्च नियंत्रण सुधारण्यासाठी ट्रेस नियमितपणे पुनरावलोकन करा.

ShareAI कुठे बसते

ShareAI विकसकांना 150+ मॉडेल्ससाठी एक API देते, ज्यामध्ये मार्केटप्लेस दृश्यमानता, रूटिंग, फेलओव्हर, वापर ट्रॅकिंग आणि पे-पर-टोकन प्रवेश आहे. त्या केंद्रीय मॉडेल प्रवेश स्तरावर टीम्सना अॅप्स आणि प्रदात्यांमधील AI ट्रॅफिकबद्दल स्पष्टपणे विचार करण्यासाठी आवश्यक पाया आहे.

एकदा मॉडेल कॉल्स केंद्रीकृत झाल्यावर, टीम्स काय ट्रेस करायचे, काय मूल्यांकन करायचे आणि कुठे ऑप्टिमाइझ करायचे याबद्दल चांगले निर्णय घेऊ शकतात. ते मॉडेल वर्तनाची तुलना करू शकतात, वापर पॅटर्न समजू शकतात आणि विखुरलेल्या प्रदाता डॅशबोर्ड्सऐवजी वास्तविक उत्पादन पुराव्याभोवती ऑपरेशनल सवयी तयार करू शकतात.

एकत्रीकरणाद्वारे मॉडेल कॉल्स रूटिंग करून प्रारंभ करा, नंतर सर्वात महत्त्वाच्या संकेतांभोवती तुमचे ट्रेसिंग आणि मूल्यांकन कार्यप्रवाह डिझाइन करा: विलंबता, खर्च, गुणवत्ता, विश्वासार्हता आणि वापरकर्ता प्रभाव.