AI Geçidi'nde LLM İzleme: Her Model Çağrısını Görün

Model trafiği tek bir geçit katmanından geçtiğinde LLM izleme çok daha kolay hale gelir. Her ürün ekibinden her istem, araç çağrısı, yeniden deneme ve sağlayıcı yanıtı etrafında özel günlük eklemesini istemek yerine, geçit AI etkinliğinin ölçüldüğü tutarlı bir yer haline gelebilir.

Bu, bir uygulama basit bir prototipin ötesine geçtiğinde önem kazanır. Üretim AI özelliği birkaç modeli çağırabilir, yedekleme yollarını kullanabilir, araçları çalıştırabilir, arka plan işleri yürütebilir ve farklı kullanım kalıplarına sahip birçok müşteriye hizmet verebilir. Yapılandırılmış izler olmadan, ekipler bir yanıtın neden yavaş, pahalı, düşük kaliteli veya yeniden üretmesi zor olduğunu tahmin etmek zorunda kalır.

Zaten bir AI API geçit mimarisi kullanan veya değerlendiren ekipler için, LLM izleme erken tasarlanması gereken bir sonraki operasyonel alışkanlıktır.

LLM İzlemenin Yakalamalı Olduğu Şeyler

Kullanışlı bir iz, ham bir istem ve yanıttan daha fazlasıdır. Bir AI isteği sırasında uygulamanın gönderdiği andan kullanıcının bir yanıt aldığı ana kadar ne olduğunu açıklamalıdır.

• İsteği hangi model ve sağlayıcı işledi
• İsteğin baştan sona ne kadar sürdüğü
• Kaç giriş ve çıkış tokeni kullanıldığı
• Yönlendirme, yedekleme, yeniden denemeler veya hız sınırlarının dahil olup olmadığı
• Çağrıyı hangi uygulama, kullanıcı, çalışma alanı veya özellik oluşturduğu
• Oturumun bir parçası olan hangi araç çağrıları, ajan adımları veya alt sistemler
• Çıktının değerlendirme, moderasyon veya kalite kontrollerinden geçip geçmediği

Amaç her şeyi sonsuza kadar saklamak değildir. Amaç, üretim AI davranışını mühendislik, ürün ve destek ekiplerinin gerçek olayları zaman çizelgesini elle yeniden oluşturmadan çözümleyebileceği kadar açıklanabilir hale getirmektir.

Neden Geçit Başlamak İçin En İyi Yer?

Uygulama düzeyinde izleme bir uygulama için çalışabilir. Birden fazla uygulama, ekip, model ve sağlayıcı işin içine girdiğinde karmaşık hale gelir. Her ekip farklı alanlar kaydedebilir, farklı adlandırma kuralları kullanabilir veya son teslim tarihleri sıkıştığında izlemeyi tamamen atlayabilir.

Bir geçit, ekiplere model trafiği için tek bir ön kapı sağlar. Bu merkezi katman, veri bir gözlemlenebilirlik veya değerlendirme sistemine akmadan önce istek meta verilerini, kullanım verilerini, sağlayıcı yanıtlarını ve yönlendirme kararlarını normalleştirebilir.

Bu aynı zamanda LLM izlemenin daha geniş geçit kararlarının yanında doğal olarak yer almasının nedenidir. Bir ekip neden bir LLM geçidi kullanması gerektiğini soruyorsa genellikle model erişimi, yönlendirme, hata toleransı, maliyet kontrolü ve yönetim hakkında soru soruyordur. İzleme, bu geçit kararlarını ekibin daha sonra inceleyebileceği kanıtlara dönüştürür.

AI Geçidinde LLM İzleme Değerlendirmeyi Destekler

İzleme ve değerlendirme bağlantılı olmalıdır. Bir izleme size ne olduğunu söyler. Bir değerlendirme döngüsü, sonucun yeterince iyi olup olmadığına karar vermenize yardımcı olur.

İzlemeler tutarlı bir şekilde yakalandığında, ekipler gerçek üretim örneklerini inceleme setlerine dönüştürebilir. İstek değişikliklerini karşılaştırabilir, model değişimlerini test edebilir, hataları analiz edebilir ve bir ajanın yanlış bir adım attığı tam adımı belirleyebilirler.

Bu, özellikle ajanlar ve çok adımlı iş akışları için kullanışlıdır. Nihai bir cevap yanlış görünebilir, ancak kök neden zincirin daha önceki bir kısmında olabilir: bilgi toplayıcı zayıf bir bağlam döndürmüş olabilir, bir araç çağrısı sessizce başarısız olmuş olabilir, model bir bütçeyi aşmış olabilir veya bir yedek model isteği beklenenden farklı şekilde işlemiş olabilir.

Geçit düzeyinde izleme ile bu olaylar, uygulama günlükleri, sağlayıcı panoları ve tek seferlik ekran görüntüleri arasında dağınık olmak yerine tam istek yolu boyunca bağlanabilir.

Yardımcı Olduğu Yerlerde Standartları Kullanın

Bir standart sinyal zaten işe yarıyorsa, ekiplerin özel bir izleme formatı icat etmesine gerek yoktur. OpenTelemetry izlemeleri işi bağlantılı bölümler olarak temsil etmek için tasarlanmıştır, bu da onları birkaç hizmetten geçen karmaşık AI istekleri için kullanışlı bir uyum haline getirir.

AI sistemleri için önemli seçim, bölüm modelidir. Pratik bir izleme, kullanıcı isteği için bir ana bölüm, yönlendirme, model çağrıları, araç çağrıları, bilgi toplama, değerlendirme ve son işlem için alt bölümler, ayrıca model adı, token kullanımı, gecikme ve hata türü için meta veriler içerebilir.

Bu yapı, izleri ekipler arasında faydalı hale getirir. Platform mühendisleri gecikme ve sağlayıcı hatalarını inceleyebilir. Ürün ekipleri hangi özelliklerin kullanım sağladığını araştırabilir. Finans ekipleri token maliyet kalıplarını anlayabilir. Destek ekipleri, kullanıcı tarafından bildirilen hataları gerçek bir zaman çizelgesiyle araştırabilir.

İstek ve Yanıt Verileriyle Dikkatli Olun

LLM izleri hassas veriler içerebilir. İstekler ve yanıtlar müşteri kayıtlarını, dahili belgeleri, bir kullanıcının yanlışlıkla yapıştırdığı kimlik bilgilerini veya gizli iş bağlamını içerebilir.

Tam istek verilerini dışa aktarmadan önce, ekipler neyin yakalanması, maskelenmesi, örneklenmesi veya hariç tutulması gerektiğine karar vermelidir. Çoğu durumda, maliyet, gecikme, yönlendirme ve güvenilirlik analizi için meta veriler yeterlidir. Tam istek ve yanıt yakalama kalite incelemesi için faydalı olabilir, ancak kasıtlı olarak kontrol edilmelidir.

İyi bir izleme planı dört soruyu yanıtlar: kim izleri görebilir, hangi alanlar saklanır, veriler ne kadar süreyle tutulur ve kontrol edilen ortamdan asla çıkmaması gerekenler nelerdir.

Pratik Bir LLM İzleme Kontrol Listesi

• Mümkünse üretim modeli çağrılarını tek bir API katmanı üzerinden yönlendirin.
• Uygulama, ortam, çalışma alanı, özellik ve kullanıcı veya ekip tanımlayıcısı gibi sabit meta veriler ekleyin.
• Model, sağlayıcı, gecikme, token kullanımı, durum kodu, yeniden deneme, geri dönüş ve hata verilerini izleyin.
• Araç çağrılarını ve ajan adımlarını aynı üst izlemeye bağlayın.
• Mümkünse kullanıcıya yönelik istek tamamlandıktan sonra izleri dışa aktarın, böylece gözlemlenebilirlik yanıt yolunu yavaşlatmaz.
• İzleri, ekibin gerçekten kullanacağı bir gözlemlenebilirlik veya değerlendirme aracına gönderin.
• Politika temelinde hassas istek ve yanıt verilerini hariç tutun, maskeyle gizleyin veya örnekleyin.
• Yönlendirme, istekler, model seçimleri ve maliyet kontrollerini iyileştirmek için izleri düzenli olarak gözden geçirin.

ShareAI'nin Uygun Olduğu Yer

ShareAI, geliştiricilere 150+ model için tek bir API sunar; pazar görünürlüğü, yönlendirme, yedekleme, kullanım takibi ve token başına ödeme erişimi sağlar. Bu merkezi model erişim katmanı, ekiplerin uygulamalar ve sağlayıcılar arasında AI trafiğini net bir şekilde değerlendirebilmesi için ihtiyaç duyduğu temeldir.

Model çağrıları merkezileştirildiğinde, ekipler neyi izlemeleri, neyi değerlendirmeleri ve nerede optimize etmeleri gerektiği konusunda daha iyi kararlar alabilir. Model davranışlarını karşılaştırabilir, kullanım kalıplarını anlayabilir ve dağınık sağlayıcı panoları yerine gerçek üretim kanıtlarına dayalı operasyonel alışkanlıklar geliştirebilirler.

Model çağrılarını tek bir entegrasyon üzerinden yönlendirerek başlayın, ardından en önemli sinyaller etrafında izleme ve değerlendirme iş akışınızı tasarlayın: gecikme, maliyet, kalite, güvenilirlik ve kullanıcı etkisi.