LLM 可观察性：监控生产中的人工智能应用

LLM 应用程序的可观察性超越了传统的 APM。团队需要跟踪延迟（第一个令牌的时间、总生成时间）、令牌消耗和成本、输出质量（通过评估或人工反馈）和错误率。如果没有这些指标，调试和优化就变成了猜测。

新兴工具和实践包括捕获完整请求流的跟踪框架、运行定期质量检查的评估管道以及将成本与业务成果相关联的仪表板。 LangSmith、Phoenix 和 OpenTelemetry 集成等开源项目正在获得关注。

cloudstrata 将 LLM 可观察性集成到现有的平台工程和 DevOps 实践中。我们帮助客户检测他们的人工智能应用程序、设置警报并建立持续改进的基线。