การติดตาม LLM ที่ AI Gateway: ดูการเรียกใช้งานทุกโมเดล

การติดตาม LLM จะง่ายขึ้นมากเมื่อการรับส่งข้อมูลของโมเดลผ่านชั้นเกตเวย์เดียว แทนที่จะขอให้ทีมผลิตภัณฑ์ทุกทีมเพิ่มการบันทึกแบบกำหนดเองรอบ ๆ ทุกคำสั่ง, การเรียกใช้เครื่องมือ, การลองใหม่, และการตอบสนองของผู้ให้บริการ เกตเวย์สามารถกลายเป็นจุดที่สม่ำเสมอในการวัดกิจกรรม AI ได้.

สิ่งนี้สำคัญเมื่อแอปพลิเคชันก้าวข้ามจากต้นแบบง่าย ๆ ฟีเจอร์ AI ในการผลิตอาจเรียกใช้โมเดลหลายตัว ใช้เส้นทางสำรอง เรียกใช้เครื่องมือ ทำงานเบื้องหลัง และให้บริการลูกค้าหลายรายที่มีรูปแบบการใช้งานต่างกัน หากไม่มีการติดตามที่มีโครงสร้าง ทีมจะต้องเดาว่าทำไมการตอบสนองถึงช้า มีค่าใช้จ่ายสูง คุณภาพต่ำ หรือยากที่จะทำซ้ำ.

สำหรับทีมที่ใช้งานอยู่แล้ว API AI หรือกำลังประเมินสถาปัตยกรรมเกตเวย์ การติดตาม LLM เป็นนิสัยการดำเนินงานถัดไปที่ควรออกแบบตั้งแต่ต้น.

สิ่งที่การติดตาม LLM ควรจับ

การติดตามที่มีประโยชน์คือมากกว่าคำสั่งและการตอบสนองดิบ ๆ มันควรอธิบายว่าเกิดอะไรขึ้นระหว่างคำขอ AI ตั้งแต่แอปพลิเคชันส่งคำขอไปจนถึงผู้ใช้ได้รับคำตอบ.

• โมเดลและผู้ให้บริการใดที่จัดการคำขอ
• คำขอใช้เวลานานเท่าใดตั้งแต่ต้นจนจบ
• มีการใช้โทเค็นอินพุตและเอาต์พุตจำนวนเท่าใด
• มีการเกี่ยวข้องกับการกำหนดเส้นทาง, เส้นทางสำรอง, การลองใหม่, หรือข้อจำกัดอัตราหรือไม่
• แอปพลิเคชัน, ผู้ใช้, พื้นที่ทำงาน, หรือฟีเจอร์ใดที่สร้างการเรียก
• การเรียกใช้เครื่องมือ, ขั้นตอนของตัวแทน, หรือระบบปลายน้ำใดที่เป็นส่วนหนึ่งของเซสชัน
• เอาต์พุตผ่านการประเมิน, การกลั่นกรอง, หรือการตรวจสอบคุณภาพหรือไม่

เป้าหมายไม่ใช่การจัดเก็บทุกอย่างตลอดไป เป้าหมายคือการทำให้พฤติกรรม AI ในการผลิตสามารถอธิบายได้เพียงพอที่ทีมวิศวกรรม, ผลิตภัณฑ์, และสนับสนุนสามารถแก้ไขปัญหาเหตุการณ์จริงได้โดยไม่ต้องสร้างไทม์ไลน์ใหม่ด้วยมือ.

ทำไมเกตเวย์ถึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่สุด

การติดตามในระดับแอปพลิเคชันสามารถทำงานได้สำหรับแอปเดียว แต่จะยุ่งเหยิงเมื่อมีหลายแอป ทีม โมเดล และผู้ให้บริการเข้ามาเกี่ยวข้อง แต่ละทีมอาจบันทึกฟิลด์ต่างกัน ใช้ชื่อเรียกต่างกัน หรือข้ามการติดตามไปเลยเมื่อถึงกำหนดส่งงานที่แน่นหนา.

เกตเวย์ให้ทีมมีประตูหน้าสำหรับการรับส่งข้อมูลของโมเดล ชั้นกลางนี้สามารถปรับข้อมูลเมตาของคำขอ ข้อมูลการใช้งาน การตอบกลับของผู้ให้บริการ และการตัดสินใจเกี่ยวกับการกำหนดเส้นทางให้เป็นมาตรฐาน ก่อนที่ข้อมูลจะไหลเข้าสู่ระบบการสังเกตการณ์หรือการประเมินผล.

นี่คือเหตุผลที่การติดตาม LLM เข้ากันได้อย่างเป็นธรรมชาติกับการตัดสินใจในระดับเกตเวย์ที่กว้างขึ้น ทีมที่ถาม ว่าทำไมจึงควรใช้เกตเวย์ LLM.

มักจะถามเกี่ยวกับการเข้าถึงโมเดล การกำหนดเส้นทาง การสำรองข้อมูล การควบคุมต้นทุน และการกำกับดูแล การติดตามเปลี่ยนการตัดสินใจในเกตเวย์เหล่านั้นให้เป็นหลักฐานที่ทีมสามารถตรวจสอบได้ในภายหลัง

การติดตาม LLM ที่เกตเวย์ AI สนับสนุนการประเมินผล.

การติดตามและการประเมินผลควรเชื่อมโยงกัน การติดตามบอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้น วงจรการประเมินช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าผลลัพธ์นั้นดีพอหรือไม่.

เมื่อการติดตามถูกจับได้อย่างสม่ำเสมอ ทีมสามารถเปลี่ยนตัวอย่างการผลิตจริงให้เป็นชุดการตรวจสอบได้ พวกเขาสามารถเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงคำสั่ง ทดสอบการสลับโมเดล วิเคราะห์ความล้มเหลว และระบุขั้นตอนที่แน่นอนที่ตัวแทนทำผิดพลาด.

สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับตัวแทนและเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน คำตอบสุดท้ายอาจดูผิด แต่สาเหตุที่แท้จริงอาจอยู่ในขั้นตอนก่อนหน้าในกระบวนการ เช่น ตัวดึงข้อมูลส่งคืนบริบทที่อ่อนแอ การเรียกเครื่องมือล้มเหลวโดยไม่มีการแจ้งเตือน โมเดลเกินงบประมาณ หรือโมเดลสำรองจัดการคำขอแตกต่างจากที่คาดไว้.

ด้วยการติดตามในระดับเกตเวย์ เหตุการณ์เหล่านี้สามารถเชื่อมโยงกันได้ตลอดเส้นทางคำขอทั้งหมด แทนที่จะกระจัดกระจายอยู่ในบันทึกแอปพลิเคชัน แดชบอร์ดของผู้ให้บริการ และภาพหน้าจอที่เกิดขึ้นครั้งเดียว

ใช้มาตรฐานในที่ที่ช่วยได้. ทีมไม่จำเป็นต้องคิดค้นรูปแบบการติดตามส่วนตัว หากสัญญาณมาตรฐานใช้งานได้อยู่แล้ว การติดตาม OpenTelemetry.

ถูกออกแบบมาเพื่อแสดงงานเป็นช่วงที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งทำให้เหมาะสมสำหรับคำขอ AI ที่ซับซ้อนซึ่งเคลื่อนผ่านบริการหลายตัว.

โครงสร้างนั้นทำให้การติดตามมีประโยชน์ในทีมต่างๆ วิศวกรแพลตฟอร์มสามารถตรวจสอบความล่าช้าและข้อผิดพลาดของผู้ให้บริการ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถศึกษาว่าฟีเจอร์ใดที่กระตุ้นการใช้งาน ทีมการเงินสามารถเข้าใจรูปแบบต้นทุนโทเค็น ทีมสนับสนุนสามารถตรวจสอบความล้มเหลวที่ผู้ใช้รายงานด้วยไทม์ไลน์จริง.

ระวังข้อมูลคำสั่งและการตอบกลับ

การติดตาม LLM อาจมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน คำสั่งและการตอบกลับอาจรวมถึงบันทึกของลูกค้า เอกสารภายใน ข้อมูลรับรองที่ผู้ใช้วางโดยไม่ตั้งใจ หรือบริบทธุรกิจที่เป็นความลับ.

ก่อนส่งออกข้อมูลคำขอทั้งหมด ทีมควรตัดสินใจว่าควรจับภาพ ปิดบัง เลือกตัวอย่าง หรือยกเว้นอะไร ในหลายกรณี เมตาดาต้าก็เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ต้นทุน ความล่าช้า การกำหนดเส้นทาง และความน่าเชื่อถือ การจับภาพคำสั่งและการตอบกลับทั้งหมดอาจมีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบคุณภาพ แต่ควรควบคุมอย่างรอบคอบ.

แผนการติดตามที่ดีตอบคำถามสี่ข้อ: ใครสามารถดูการติดตามได้ ฟิลด์ใดที่ถูกจัดเก็บ ข้อมูลถูกเก็บไว้นานแค่ไหน และอะไรที่ไม่ควรออกจากสภาพแวดล้อมที่ควบคุม.

รายการตรวจสอบการติดตาม LLM ที่ใช้งานได้จริง

• กำหนดเส้นทางการเรียกใช้โมเดลการผลิตผ่านชั้น API เดียวเมื่อเป็นไปได้.
• แนบเมตาดาต้าที่เสถียร เช่น แอป สภาพแวดล้อม พื้นที่ทำงาน ฟีเจอร์ และตัวระบุผู้ใช้หรือทีม.
• ติดตามโมเดล ผู้ให้บริการ ความล่าช้า การใช้โทเค็น รหัสสถานะ การลองใหม่ การสำรอง และข้อมูลข้อผิดพลาด.
• เชื่อมโยงการเรียกใช้เครื่องมือและขั้นตอนของตัวแทนเข้ากับการติดตามหลักเดียวกัน.
• ส่งออกการติดตามหลังจากคำขอที่ผู้ใช้เห็นเสร็จสิ้นเมื่อเป็นไปได้ เพื่อไม่ให้การสังเกตการณ์ชะลอเส้นทางการตอบกลับ.
• ส่งการติดตามไปยังเครื่องมือสังเกตการณ์หรือการประเมินที่ทีมจะใช้งานจริง.
• ยกเว้น ปิดบัง หรือเลือกตัวอย่างข้อมูลคำสั่งและการตอบกลับที่ละเอียดอ่อนตามนโยบาย.
• ตรวจสอบการติดตามเป็นประจำเพื่อปรับปรุงการกำหนดเส้นทาง คำสั่ง ตัวเลือกโมเดล และการควบคุมต้นทุน.

ตำแหน่งที่ ShareAI เหมาะสม

ShareAI ให้ API หนึ่งเดียวสำหรับนักพัฒนาที่ครอบคลุมโมเดลกว่า 150+ พร้อมด้วยการมองเห็นในตลาด, การกำหนดเส้นทาง, การสำรองข้อมูล, การติดตามการใช้งาน, และการเข้าถึงแบบจ่ายต่อโทเค็น ชั้นการเข้าถึงโมเดลแบบรวมศูนย์นี้เป็นพื้นฐานที่ทีมต้องการก่อนที่จะสามารถวิเคราะห์การจราจร AI ในแอปและผู้ให้บริการได้อย่างชัดเจน.

เมื่อการเรียกใช้โมเดลถูกรวมศูนย์ ทีมสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องติดตาม, สิ่งที่ต้องประเมิน, และสิ่งที่ต้องปรับปรุง พวกเขาสามารถเปรียบเทียบพฤติกรรมของโมเดล, เข้าใจรูปแบบการใช้งาน, และสร้างนิสัยการดำเนินงานโดยอิงจากหลักฐานการผลิตจริงแทนที่จะเป็นแดชบอร์ดของผู้ให้บริการที่กระจัดกระจาย.

เริ่มต้นด้วยการกำหนดเส้นทางการเรียกใช้โมเดลผ่านการรวมระบบเดียว จากนั้นออกแบบการติดตามและการประเมินผลของคุณรอบสัญญาณที่สำคัญที่สุด: ความหน่วง, ค่าใช้จ่าย, คุณภาพ, ความน่าเชื่อถือ, และผลกระทบต่อผู้ใช้.