什么是 LLM 可观测性？
完整指南

LLM 可观测性定义

大型语言模型 (LLMs) 及其支持的生成式 AI 正迅速成为无处不在的搜索和生产力工具。但是，如果 AI 聊天机器人无意中泄露敏感数据，或者内部工具生成不准确或不适当的内容，会发生什么？其后果可能包括合规罚款或严重的声誉损失，从而影响利润。应对现代 AI 部署中的这些噩梦情况首先要从 LLM 可观测性开始。

LLM 可观测性不仅仅是通用的 AI 监测，它是从 LLM 及其应用程序收集实时数据以监测行为、性能和输出质量的过程。LLM 可观测性是 LLMOps 或 LLM 生命周期管理的重要组成部分，也是为 LLM 协调框架提供整体可视性的实践。

本文探讨了 LLM 可观测性为何重要、其组成部分、它与传统 ML 监控的区别、实际用例以及如何入门。

为什么 LLM 可观测性至关重要

随着组织对 LLM 的使用增加，对 LLM 可观测性的需求也在增长。

LLM 是黑箱系统，对输入和输出之间发生的过程提供零可见性。LLM 可观测性为运营提供了穿透迷雾的清晰洞察。它是 AI 部署必不可少的质量控制工具，因为它是针对 LLM 的概率、上下文敏感和不透明性量身定制的。

通过确保 LLM 输出的质量、可靠性和可追溯性，LLM 可观测性有助于解决常见问题，例如幻觉、偏见、延迟差和不合规。除了确保性能准确性之外，LLM 可观测性还可以帮助组织确保其 AI 部署符合业务目标和预期的用户体验。

LLM 可观测性的核心组成要素

LLM 可观测性依赖实时监控与追踪、性能指标和质量评估，以确保成本得到控制，并进行安全性与合规性检查。

实时监控和追踪

实时监控和追踪是 LLM 可观测性的核心。它们捕获详细的遥测信息，如追踪、跨度、工作流和代理执行，以了解模型的健康状况和性能，并获得对不透明操作的可见性。

跟踪和跨度：跟踪包括丰富的元数据，如输入、输出、延迟、错误和隐私信号。
工作流和代理执行：工作流包括从模型调用、工具调用和检索的逐步执行。

例如，一些 LLM Observability 工具会自动收集和汇总来自基础架构和应用程序的日志、指标和追踪，以评估模型。

性能指标

在评估 LLM 性能时，关键指标包括延迟、吞吐量、令牌使用量、错误率和整体系统效率。跟踪这些指标不仅能保障无缝的用户体验，还能帮助团队更快地发现问题，更准确地排除故障。

延迟：识别输入与输出之间的时间消耗及潜在瓶颈。
吞吐量：确定模型在给定时间内处理的请求数量。
令牌使用量：监测处理请求时使用了多少令牌。
错误率：根据失败响应的比率来衡量模型的可靠性。

质量评估

评估 LLM 输出的质量对于合规性、运营效率、客户满意度和道德标准至关重要。输出的质量取决于输出是否正确、相关、连贯和与事实一致。它通过幻觉率、相关性、毒性和情感进行监测。

幻觉率：幻觉是对提示的错误响应。幻觉发生的频率就是幻觉率。
相关性：根据预定义的指标和数据来衡量答案的相关性。
毒性：识别模型是否生成有害或攻击性内容、仇恨言论或错误信息。
情感：评估 LLM 使用的语气以及它是否符合组织准则。

成本管理和控制

有效的 LLM 可观测性帮助组织控制成本。监控吞吐量、令牌使用情况和延迟是管理成本的关键。

安全与合规性检查

LLM 的首要关注点是安全性。可观测解决方案是 LLM 驱动应用程序的重要保障措施。它检测提示注入、PII 泄漏，并收集合规信号。

提示注入：一种依赖于恶意提示工程的攻击类型，通过向 LLM 发送恶意提示来修改其行为和输出。
PII 泄漏：敏感信息泄漏，如凭证和个人数据。
合规信号：用于衡量组织是否满足数据安全要求和相关法规。

LLM 可观测性与传统 ML 可观测性的对比

虽然传统的 ML 可观测性监测数据管道和模型基础架构指标，但 LLM 可观测性更为复杂。LLM 是概率性的，而不是确定性的——这意味着相同的提示可以产生不同的输出。这种更大的不可预测性需要专门的监测。

LLM 还表现出对提示和上下文的复杂依赖性——LLM 可观测性会检查提示版本、检索上下文和对话状态。

最终，LLM 为生成式 AI 应用提供支持。因此，他们更多地根据输出的质量而不是数量来进行评估。LLM 可观测性侧重于定性评估指标，如幻觉率、毒性和相关性。

LLM 可观测性在实践中的运作方式

与其他可观测性实践一样，LLM 可观测性依赖于数据收集、可视化和分析。插桩机制使企业能够捕获与其用例最相关的信号，无论这些信号与系统性能、模型质量还是安全风险有关。收集到这些信号后，可以通过仪表板进行可视化，与其他系统数据关联，并通过自动警报和异常检测采取行动。

插桩方法

LLM 必须进行插桩以发出正确的遥测数据。这通常涉及：

SDK（软件开发工具包）：轻量级库，允许开发人员将插桩直接插入应用程序代码，捕获输入、输出、延迟和错误。
API：API 提供了将可观测数据（指标、日志、追踪）从 LLM 应用程序发送到监控后端的标准化方法。
OpenTelemetry 集成：OpenTelemetry (OTel) 已成为可观测领域的领先开放标准。通过采用 OTel，团队可以在分布式系统中生成一致的遥测数据，包括代理工作流的追踪、模型调用的跨度以及提示和响应的属性。

该插桩层是所有后续监测和分析的基础。

数据源与 MELT 信号

一旦完成仪器化，LLM 系统会生成多种可观测信号，被称为 MELT 模型——度量、事件、日志和跟踪。

指标：定量数据点，例如延迟、吞吐量、令牌使用情况和错误率。指标对于跟踪长期的绩效和成本趋势至关重要。
事件：离散事件，如用户反馈提交、模型部署更新或提示注入检测，这些事件提供了上下文标记。
日志：基于文本的记录，捕获详细的运行时信息，包括错误、警告或对调试有用的特定模型输出。
跟踪：端到端执行流，显示请求如何在 LLM 管道中传播。

这些信号共同构成了 LLM 应用程序在实际条件下的全面表现。

可视化和告警

一旦通过仪表板、异常检测和自动警报对信号进行实时可视化和监测，LLM 的可观测性就变得可操作。

仪表板：可定制的视图，将指标、日志和追踪整合为连贯的视觉叙述，以全面了解模型。仪表板使工程师、数据科学家和运营团队能够一目了然地发现趋势。
异常检测：自动化技术用于识别与预期行为的偏差，例如突然的延迟峰值、异常的令牌消耗或意外的错误突发。
自动警报：当出现性能、质量或安全问题时，系统会通过基于阈值或 AI 驱动的警报通知团队。自动警报可在最终用户受到影响之前做出快速响应。

通过精心设计的可视化和告警管道，LLM 可观测性见解直接转化为运营改进。

真实用例

LLM 可观测性在实践中是如何运作的？请看这些真实世界中的应用：

客户服务聊天机器人的可靠性

为客户支持部署 AI 聊天机器人的企业需要确保其模型具有一致的性能和响应能力。通过实施 LLM 可观测性，组织可以在追踪单个客户对话的同时监测延迟、错误率和令牌使用情况。

为什么这很重要：客户期望无缝体验。延误或失败会削弱信任。
如何实现：通过监控跟踪和指标，团队可以查看对话流和成功率/失败率，从而了解模型是在解决查询还是过于频繁地升级。自动警报标记出延迟的峰值或准确度的骤降，以便工程师实时排除故障。

内容审核自动化与安全检查

为了过滤有害或不适当的内容，组织可以实施 LLM 可观测性。

为什么重要：不当内容会严重影响品牌声誉和客户体验。
如何实现：通过监控质量评估指标（如毒性、幻觉、情感分析）及安全信号（提示注入检测），团队能够更高效地识别异常。

受监管行业的合规监测

金融、医疗保健和法律等行业在严格的安全规定下处理大量敏感数据。为了确保遵守这些标准，组织依赖于 LLM 的可观测性。

重要性：违反法规可能导致罚款、声誉受损和失去客户信任。
如何实现：合规性仪表板直观呈现风险信号。

多代理系统调试

随着 LLM 的应用转向智能体系统，可观测性对于调试复杂的多步骤工作流变得至关重要。

为什么这很重要：推理链、代理之间的协调或外部工具调用中的故障会变得不透明且难以重现。
如何实现：分布式追踪映射代理之间的交互，包括工具调用、检索调用和链式提示。工程师可以回放追踪以识别瓶颈、推理错误或协调循环，从而提高系统的稳健性。

实施 LLM 可观测性的最佳实践

在清晰原则的引导下实施 LLM 可观测性，能够发挥最大效用。遵循这些最佳实践，在您的工作流中构建可观测性，使其能够扩展、提供可行的见解，并支持持续改进。

在进行监测之前，确定可衡量的关键绩效指标：定义明确的指标可确保信号与客户满意度、成本控制或监管合规性等具体成果挂钩。明确运营或业务成果，是充分发挥 LLM 可观测性解决方案价值的关键。
在开发周期的早期集成可观测性：早期集成 LLM 可观测性可以防止盲点、缩短反馈循环，并减少在生产后期对资源进行改装插桩的压力。
使用 A/B 测试来比较提示和输出的变化：测试多种提示策略可以帮助企业验证哪种方法能产生最准确、安全或最具成本效益的结果。
监测模型漂移并主动重新训练：模型和用户行为会随着时间的推移而演变。LLM 可观测性必须包含检测模型漂移的机制，用于识别当模型输出因数据分布、用户意图或外部环境变化而偏离预期性能的情况。

LLM 可观测性的关键方面和目标

LLM 可观测性是确保 AI 部署稳健运行的关键，让您能够持续评估系统的性能、成本、可靠性和质量。

以下是开始的方法：

定义您的目标。明确需要监测的内容及其原因（例如：延迟、成本控制、合规性或质量）。
选择一个 LLM 可观测工具。选择可与您的技术栈无缝集成的平台。
为您的系统进行检测。通过 SDK、API 或 OpenTelemetry 捕获正确的信号。
实时监测。在仪表板中可视化各项指标，设置警报并监测异常。
持续迭代。随着 LLM 持续演进，反馈循环和再培训机制可确保模型始终保持相关性与可靠性。

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LLM 可观测性是 AI 驱动系统中性能、信任和合规性的基础。通过捕获正确的信号并采取行动，组织可以获得所需的可见性，以维护可靠性、保护敏感数据并提供一致的用户体验。

同样重要的是，LLM 可观测性可确保您的 AI 部署具备扩展与演进能力，为 LLM 驱动的应用建立长远发展的保障，并让团队在可控风险下开展创新。

要采取下一步行动，请探索 Elastic 如何使用合适的 LLM 可观测工具来帮助您建立这一基础。

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