إمكانية ملاحظة LLM: مراقبة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الإنتاج

تتجاوز إمكانية الملاحظة لتطبيقات LLM APM التقليدية. تحتاج الفرق إلى تتبع زمن الاستجابة (الوقت حتى أول رمز مميز، وإجمالي وقت الإنشاء)، واستهلاك الرمز المميز وتكلفته، وجودة المخرجات (من خلال التقييمات أو التعليقات البشرية)، ومعدلات الخطأ. بدون هذه المقاييس، يصبح تصحيح الأخطاء والتحسين مجرد تخمين.

تشمل الأدوات والممارسات الناشئة أطر التتبع التي تلتقط تدفقات الطلب الكاملة، وخطوط التقييم التي تجري فحوصات دورية للجودة، ولوحات المعلومات التي تربط التكلفة بنتائج الأعمال. تكتسب المشاريع مفتوحة المصدر مثل تكاملات LangSmith وPhoenix وOpenTelemetry المزيد من الاهتمام.

تقوم Cloudstrata بدمج إمكانية ملاحظة LLM في هندسة النظام الأساسي الحالية وممارسات DevOps. نحن نساعد العملاء على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، وإعداد التنبيهات، ووضع خطوط أساسية للتحسين المستمر.