喺AI閘口進行LLM追蹤：睇晒每個模型調用

1. 當模型流量經過一個網關層，LLM追蹤會變得容易好多。唔需要要求每個產品團隊喺每個提示、工具調用、重試同供應商回應周圍加自定義日誌，網關可以成為測量AI活動嘅一致地方。.

2. 當應用程式超越簡單嘅原型時，呢點就好重要。一個生產AI功能可能會調用幾個模型、使用後備路徑、調用工具、運行背景任務，並為唔同使用模式嘅好多客戶提供服務。冇結構化追蹤，團隊只能猜測點解回應慢、昂貴、質量低或者難以重現。.

3. 對於已經使用或者評估網關架構嘅團隊，LLM追蹤係下一個需要早期設計嘅操作習慣。 人工智能API 4. LLM追蹤應該捕捉嘅內容.

5. 有用嘅追蹤唔係淨係原始提示同回應。佢應該解釋喺AI請求期間發生咗咩事，從應用程式發送請求開始到用戶收到答案結束。

6. 邊個模型同供應商處理咗請求.

• 7. 請求從頭到尾用咗幾耐時間
• 8. 用咗幾多輸入同輸出嘅tokens
• 9. 是否涉及路由、後備、重試或者速率限制
• 10. 邊個應用程式、用戶、工作空間或者功能生成咗調用
• 11. 邊啲工具調用、代理步驟或者下游系統係會話嘅一部分
• 12. 輸出是否通過咗評估、審核或者質量檢查
• 13. 目標唔係永久存儲所有嘢。目標係令生產AI行為足夠可解釋，咁工程、產品同支持團隊可以喺唔需要手動重建時間線嘅情況下調試真實事件。

14. 點解網關係最好嘅起點.

點解The Gateway係最好嘅開始地方

應用層級嘅追蹤可以適用於單一應用程式，但當涉及多個應用程式、團隊、模型同供應商時，就會變得混亂。每個團隊可能記錄唔同嘅字段，用唔同嘅命名規範，或者喺截止日期緊迫時完全跳過追蹤。.

一個網關可以畀團隊提供一個模型流量嘅前門。呢個中央層可以喺數據流入可觀察性或者評估系統之前，標準化請求元數據、使用數據、供應商回應同路由決策。.

呢亦都係點解LLM追蹤自然適合放喺更廣泛嘅網關決策旁邊。一個團隊問 點解要用LLM網關 通常係問緊模型訪問、路由、故障轉移、成本控制同治理嘅問題。追蹤將呢啲網關決策變成團隊可以後期檢查嘅證據。.

AI網關嘅LLM追蹤支持評估

追蹤同評估應該係連接嘅。一個追蹤話畀你知發生咗咩事。一個評估循環幫你決定結果係咪足夠好。.

當追蹤被一致性捕捉時，團隊可以將真實嘅生產例子轉化為審查集。佢哋可以比較提示更改、測試模型替換、分析失敗，並識別代理出錯嘅確切步驟。.

呢對於代理同多步工作流程特別有用。一個最終答案可能睇落錯咗，但根本原因可能係鏈條早期嘅問題：檢索器返回咗弱上下文、一個工具調用靜默失敗、模型超出咗預算，或者一個後備模型處理請求嘅方式同預期唔同。.

有咗網關層級嘅追蹤，呢啲事件可以喺完整嘅請求路徑中連接，而唔係分散喺應用程式日誌、供應商儀表板同臨時截圖中。.

喺有幫助嘅地方使用標準

如果已有嘅標準信號有效，團隊唔需要發明私人追蹤格式。. OpenTelemetry追蹤 設計用嚟將工作表示為連接嘅跨度，呢樣令佢成為適合複雜AI請求嘅有用選擇，因為呢啲請求會經過多個服務。.

對於AI系統，重要嘅選擇係跨度模型。一個實用嘅追蹤可能包括一個用戶請求嘅父跨度、路由、模型調用、工具調用、檢索、評估同後處理嘅子跨度，加上模型名稱、令牌使用量、延遲同錯誤類型嘅元數據。.

嗰個結構令到追蹤喺唔同團隊之間都好有用。平台工程師可以檢查延遲同供應商錯誤。產品團隊可以研究邊啲功能推動使用。財務團隊可以了解代幣成本模式。支援團隊可以用真實時間線調查用戶報告嘅故障。.

小心處理提示同回應數據

LLM追蹤可能包含敏感數據。提示同回應可能包括客戶記錄、內部文件、用戶意外貼上嘅憑證，或者機密業務背景。.

喺導出完整請求數據之前，團隊應該決定需要捕捉、遮蔽、抽樣或者排除啲咩數據。好多情況下，元數據已經足夠用嚟分析成本、延遲、路由同可靠性。完整嘅提示同回應捕捉可能對質量審查有用，但應該有意識咁控制。.

一個好嘅追蹤計劃會回答四個問題：邊個可以睇追蹤，邊啲字段會被存儲，數據會保留幾耐，同埋咩唔應該離開受控環境。.

實用嘅LLM追蹤清單

• 儘可能通過一個API層路由生產模型調用。.
• 附加穩定嘅元數據，例如應用、環境、工作空間、功能同用戶或者團隊識別碼。.
• 追蹤模型、供應商、延遲、代幣使用、狀態碼、重試、後備同錯誤數據。.
• 將工具調用同代理步驟連接到同一個父追蹤。.
• 儘可能喺用戶面向嘅請求完成後導出追蹤，咁觀察性就唔會拖慢回應路徑。.
• 將追蹤發送到團隊真係會用嘅觀察性或者評估工具。.
• 根據政策排除、遮蔽或者抽樣敏感嘅提示同回應數據。.
• 定期審查追蹤以改善路由、提示、模型選擇同成本控制。.

ShareAI嘅角色定位

ShareAI提供開發者一個API去接入150+模型，仲有市場可見性、路由、故障切換、使用追蹤同按token付費嘅訪問。呢個中央模型訪問層係團隊需要嘅基礎，幫助佢哋喺應用同供應商之間清晰咁分析AI流量。.

一旦模型調用集中化，團隊可以更好咁決定追蹤咩、評估咩同埋喺邊度優化。佢哋可以比較模型行為、了解使用模式，並且基於真實生產證據而唔係分散嘅供應商儀表板建立運營習慣。.

由通過一個集成路由模型調用開始，然後圍繞最重要嘅信號設計你嘅追蹤同評估工作流程：延遲、成本、質量、可靠性同用戶影響。.