¿Qué es la observabilidad de LLM?
Una guía completa

Definición de observabilidad de LLM

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) y la IA generativa que habilitan se están convirtiendo rápidamente en herramientas de búsqueda y productividad omnipresentes. Pero, ¿qué sucede si un chatbot de IA filtra involuntariamente datos sensibles o si una herramienta interna genera contenido inexacto o inapropiado? Las consecuencias pueden variar desde cargos por incumplimiento hasta graves daños a la reputación, afectando los resultados financieros. Contrarrestar estas situaciones negativas en los despliegues modernos de IA comienza con la observabilidad de LLM.

Más que un monitoreo genérico de IA, la observabilidad de LLM es el proceso de recopilar datos de los LLM y sus aplicaciones en tiempo real para monitorear el comportamiento, el rendimiento y la calidad de la salida. La observabilidad de LLM es un componente crucial de LLMOps, o la gestión de ciclo de vida de los LLM, y la práctica que proporciona visibilidad holística en los marcos de trabajo de orquestación de LLM.

En este artículo, se analiza por qué la observabilidad de LLM es importante, sus componentes, en qué se diferencia de la supervisión tradicional de ML, casos de uso reales y cómo empezar.

Por qué es importante la observabilidad de LLM

A medida que aumenta el uso de LLM en las organizaciones, también lo hace la necesidad de la observabilidad de LLM.

Los LLM son sistemas de caja negra que no ofrecen visibilidad alguna del proceso que ocurre entre una entrada y una salida. La observabilidad de LLM proporciona la claridad operativa necesaria para aclarar el panorama. Es un instrumento de control de calidad necesario para el despliegue de IA porque está diseñado para la naturaleza probabilística, sensible al contexto y opaca de los LLM.

Al garantizar la calidad, fiabilidad y trazabilidad de las salidas de LLM, la observabilidad de LLM ayuda a abordar problemas comunes, como alucinaciones, sesgo, latencia deficiente y no conformidad. Más allá de garantizar la precisión del rendimiento, la observabilidad de LLM ayuda a las organizaciones a asegurar que sus despliegues de IA se alineen con los objetivos comerciales y las experiencias de usuario previstas.

Componentes del núcleo de la observabilidad de LLM

La observabilidad de LLM se basa en el monitoreo y rastreo en tiempo real, métricas de rendimiento y evaluación de calidad para garantizar controles de costos y proporcionar verificaciones de seguridad y cumplimiento.

Monitoreo y rastreo en tiempo real

La monitorización y el rastreo en tiempo real constituyen el núcleo de la observabilidad de LLM. Capturan telemetría detallada, como trazas, intervalos, flujos de trabajo y ejecuciones de agentes, para comprender el estado y el rendimiento del modelo, y obtener visibilidad de operaciones que, de otro modo, serían opacas.

Rastros e intervalos: los rastros incluyen metadatos enriquecidos como entradas, salidas, latencia, errores y señales de privacidad.
Flujos de trabajo y ejecuciones de agentes: los flujos de trabajo incluyen ejecuciones paso a paso de llamadas de modelos, invocaciones de herramientas y recuperaciones.

Por ejemplo, algunas herramientas de Observabilidad de LLM recopilan y agregan automáticamente logs, métricas y trazas de tu infraestructura y aplicaciones para evaluar el modelo.

Métricas de rendimiento

Al evaluar el rendimiento de LLM, las métricas críticas incluyen latencia, rendimiento, uso de tokens, tasas de error y eficiencia general del sistema. El seguimiento de estos indicadores no solo garantiza una experiencia de usuario fluida, sino que también ayuda a los equipos a identificar problemas más rápidamente y solucionarlos con mayor precisión.

Latencia: identifica el tiempo transcurrido entre la entrada y la salida, y los posibles cuellos de botella.
Rendimiento: identifica cuántas solicitudes procesa un modelo en un periodo determinado.
Uso de tokens: monitorea cuántos tokens se utilizaron en el procesamiento de una solicitud.
Tasas de error: mide la fiabilidad de un modelo en función de la tasa de respuestas fallidas.

Evaluación de la calidad

Evaluar la calidad de las salidas de LLM es crucial para el cumplimiento, la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y por razones éticas. La calidad de las salidas se define por si la salida es correcta, relevante, coherente y congruente con los hechos. Se monitorea mediante los índices de alucinación, relevancia, toxicidad y sentimiento.

Tasa de alucinaciones: las alucinaciones son respuestas incorrectas a indicaciones. La frecuencia con la que ocurren es la tasa de alucinaciones.
Relevancia: mide qué tan relevantes son las respuestas según métricas y datos predefinidos.
Toxicidad: identifica si el modelo genera contenido dañino u ofensivo, discurso de odio o información errónea.
Sentimiento: evalúa el tono utilizado por el LLM y si está en línea con las pautas de la organización.

Gestión y control de costos

La observabilidad de LLM efectiva ayuda a las organizaciones a mantener los costos bajo control. Monitorear el rendimiento, el uso de tokens y la latencia es clave para gestionar los costos.

Controles de seguridad y conformidad

La principal inquietud respecto de los LLM es la seguridad. Una solución de observabilidad es una salvaguardia importante para las aplicaciones impulsadas por LLM. Detecta inyecciones de comandos, fugas de PII y recopila señales de cumplimiento.

Inyección de indicaciones: un tipo de ataque que se basa en la ingeniería de indicaciones maliciosas, en el que se proporcionan indicaciones maliciosas al LLM para modificar su comportamiento y sus salidas.
Fuga de PII: fugas de información confidencial, como credenciales y datos personales.
Señales de cumplimiento: mide si las organizaciones cumplen con los requisitos y las normativas de seguridad de datos.

Observabilidad de LLM frente a observabilidad de ML tradicional

Mientras que la observabilidad de ML tradicional supervisa los pipelines de datos y las métricas de infraestructura del modelo, la observabilidad de LLM es más compleja. Los LLM son probabilísticos, no deterministas, lo que significa que el mismo aviso puede generar diferentes salidas. Esta mayor imprevisibilidad requiere un monitoreo especializado.

Los LLM también presentan una dependencia compleja de los avisos y el contexto: la observabilidad de LLM inspecciona las versiones de los avisos, el contexto de recuperación y los estados de conversación.

Finalmente, los LLM impulsan las aplicaciones de IA generativa. Como resultado, se evalúan más por la calidad de su salida que por la cantidad. La observabilidad de LLM se centra en métricas de evaluación cualitativa, como las tasas de alucinación, la toxicidad y la relevancia.

Cómo funciona la observabilidad de LLM en la práctica

Como cualquier práctica de observabilidad, la observabilidad de LLM requiere recopilación, visualización y análisis de datos. La instrumentación permite a las organizaciones capturar las señales más relevantes para sus casos de uso, ya sea que se relacionen con el rendimiento del sistema, la calidad del modelo o los riesgos de seguridad. Una vez recopiladas, estas señales se pueden visualizar a través de dashboards, correlacionar con otros datos del sistema y actuar en consecuencia gracias a alertas y detección de anomalías automatizadas.

Métodos de instrumentación

Los LLM deben ser instrumentados para emitir la telemetría correcta. Esto suele implicar:

SDK (kits de desarrollo de software): bibliotecas ligeras que permiten a los desarrolladores insertar instrumentación directamente en el código de la aplicación, capturando entradas, salidas, latencias y errores.
API: las API proporcionan formas estandarizadas de enviar datos de observabilidad (métricas, logs, trazas) desde aplicaciones LLM a backends de monitoreo.
Integración de OpenTelemetry: OpenTelemetry (OTel) ha surgido como un estándar abierto líder para la observabilidad. Al adoptar OTel, los equipos pueden generar telemetría coherente en todos los sistemas distribuidos, incluidos los rastreos de los flujos de trabajo de los agentes, los spans de las llamadas de los modelos y los atributos de las indicaciones y respuestas.

Esta capa de instrumentación es la base de todo el monitoreo y análisis subsiguientes.

Fuentes de datos y señales MELT

Una vez instrumentados, los sistemas LLM generan diversas señales de observabilidad, denominadas modelo MELT: métricas, eventos, logs y trazas.

Métricas: puntos de datos cuantitativos como latencia, rendimiento, uso de tokens y tasas de error. Las métricas son esenciales para hacer un seguimiento del rendimiento y las tendencias de costos a lo largo del tiempo.
Eventos: ocurrencias discretas como envíos de comentarios de usuario, actualizaciones de despliegue de modelos o detecciones de inyección de indicaciones que proporcionan marcadores contextuales.
Logs: registros basados en texto que capturan información detallada de tiempo de ejecución, incluidos error, advertencias o salida específicas del modelo útiles para la depuración.
Trazas: flujos de ejecución de extremo a extremo que muestran cómo se propagan las solicitudes a través de los pipelines de LLM.

Juntas, estas señales forman una imagen integral de cómo se comportan las aplicaciones de LLM en condiciones realistas.

Visualización y alertas

La observabilidad de LLM se vuelve procesable una vez que las señales se visualizan y monitorean en tiempo real, mediante dashboards, detección de anomalías y alertas automatizadas.

Dashboards: vistas personalizables que agrupan métricas, logs y rastreos en narrativas visuales coherentes para una visión holística del modelo. Los dashboards permiten a los ingenieros, científicos de datos y equipos de operaciones detectar tendencias de un vistazo.
Detección de anomalías: técnicas automatizadas que identifican desviaciones del comportamiento esperado, como picos de latencia repentinos, consumo inusual de tokens o ráfagas de errores inesperadas.
Alertas automatizadas: las alertas basadas en umbrales o impulsadas por IA notifican a los equipos cuando surgen problemas de rendimiento, calidad o seguridad. Las alertas automatizadas permiten una respuesta rápida antes de que los usuarios finales se vean afectados.

Con visualización y pipelines de alertas bien diseñados, la información de observabilidad de LLM se traduce directamente en mejoras operativas.

Casos de uso reales

¿Cómo se ve la observabilidad de LLM en la práctica? Considera estos ejemplos del mundo real:

Fiabilidad del chatbot de servicio al cliente

Las empresas que despliegan chatbots de IA para atención al cliente necesitan garantizar un rendimiento y una capacidad de respuesta sistemáticos en sus modelos. Al implementar la observabilidad de LLM, las organizaciones pueden monitorear la latencia, las tasas de error y el uso de tokens mientras rastrean las conversaciones individuales de los clientes.

Por qué es importante: los clientes esperan experiencias fluidas. Los retrasos o fallos erosionan la confianza.
Cómo se hace: al monitorear los rastreos y las métricas, los equipos pueden observar el flujo de la conversación y las tasas de éxito/fracaso para entender si el modelo está resolviendo consultas o escalando con demasiada frecuencia. Las alertas automatizadas señalan picos de latencia o caídas repentinas en la precisión para que los ingenieros puedan solucionar cualquier problema en tiempo real.

Automatización de la moderación de contenido con controles de seguridad

Para filtrar contenido dañino o inapropiado, las organizaciones pueden implementar la observabilidad de LLM.

Por qué es importante: el contenido inapropiado puede impactar gravemente en la reputación de la marca y las experiencias de los clientes.
Cómo se hace: al monitorear las métricas de evaluación de calidad (toxicidad, alucinación, análisis de sentimientos) y las señales de seguridad (detección de inyección de indicaciones), los equipos pueden detectar mejor las anomalías.

Monitoreo del cumplimiento de industrias reguladas

Industrias como los sectores financiero, de salud y legal procesan una gran cantidad de datos confidenciales bajo estrictas regulaciones de seguridad. Para asegurar el cumplimiento de estos estándares, las organizaciones dependen de la observabilidad de LLM.

Por qué es importante: las infracciones regulatorias pueden resultar en multas, daños a la reputación y pérdida de confianza del cliente.
Cómo se hace: los dashboards de cumplimiento proporcionan visibilidad general sobre las señales de riesgo.

Depuración de sistemas multiagente

A medida que la adopción de LLM se desplaza hacia sistemas agénticos, la observabilidad se vuelve esencial para depurar flujos de trabajo complejos y de varios pasos.

Por qué es importante: las fallas en las cadenas de razonamiento, la coordinación entre agentes o las llamadas a herramientas externas son opacas y difíciles de reproducir.
Cómo se hace: el trazado distribuido mapea las interacciones entre agentes, incluidas las invocaciones de herramientas, las llamadas de recuperación y las indicaciones encadenadas. Los ingenieros pueden reproducir trazas para identificar cuellos de botella, errores de razonamiento o bucles de coordinación para mejorar la robustez del sistema.

Mejores prácticas para implementar la observabilidad de LLM

La implementación de la observabilidad de LLM es más efectiva cuando te guías por principios claros. Sigue estas mejores prácticas para integrar la observabilidad en tus flujos de trabajo de una manera que escale, ofrezca información procesable y respalde la mejora continua.

Define KPI medibles antes de instrumentar: las métricas bien definidas garantizan que las señales se relacionen con resultados concretos como la satisfacción del cliente, el control de costos o el cumplimiento normativo. Identificar resultados operativos o comerciales claros es clave para aprovechar al máximo tu solución de observabilidad de LLM.
Integra la observabilidad temprano en el ciclo de desarrollo: la integración temprana de la observabilidad de LLM previene puntos ciegos, acorta los bucles de retroalimentación y reduce la carga en los recursos adaptando la instrumentación más adelante en producción.
Utiliza pruebas A/B para variaciones de solicitud y salida: probar varias estrategias de solicitud permite a las organizaciones validar qué enfoques producen los resultados más precisos, seguros o rentables.
Monitorea la desviación del modelo y reentrena de forma proactiva: los modelos y el comportamiento del usuario evolucionan con el tiempo. La observabilidad de LLM debe incluir mecanismos para detectar la desviación del modelo, cuando las salidas del modelo divergen del rendimiento esperado debido a cambios en la distribución de datos, la intención del usuario o entornos externos.

Aspectos clave y objetivos de la observabilidad de LLM

La observabilidad de LLM es clave para la integridad de tus despliegues de IA, permitiéndote medir el rendimiento, el costo, la confiabilidad y la calidad de tus sistemas a lo largo del tiempo.

Aquí te mostramos cómo empezar:

Define tus objetivos. Aclara lo que necesitas monitorizar y por qué (p. ej., latencia, control de costos, cumplimiento o calidad).
Elige una herramienta de observabilidad de LLM. Selecciona una plataforma que se integre perfectamente con tu pila.
Instrumenta tu sistema. Captura las señales correctas a través de SDK, API u OpenTelemetry.
Monitorea en tiempo real. Visualiza métricas en dashboards, configura alertas y detecta anomalías.
Iterar continuamente. A medida que los LLM evolucionan, los bucles de retroalimentación y el reentrenamiento garantizan que sigan siendo relevantes y confiables.

Aprende a configurar la observabilidad de LLM.

Primeros pasos con la observabilidad de LLM con Elastic

La observabilidad de LLM es la base para el rendimiento, la confianza y el cumplimiento en los sistemas impulsados por IA. Al capturar las señales correctas y actuar en consecuencia, las organizaciones obtienen la visibilidad necesaria para mantener la confiabilidad, proteger los datos confidenciales y ofrecer experiencias de usuario sistemáticas.

Igual de importante, la observabilidad de LLM garantiza que tus despliegues de IA estén listos para escalar y evolucionar, preparando para el futuro tus aplicaciones impulsadas por LLM y dando a los equipos la confianza para innovar mientras mantienen los riesgos bajo control.

Para dar el siguiente paso, ve cómo Elastic puede ayudarte a construir esta base con la herramienta de observabilidad de LLM adecuada.

¿Qué es la observabilidad de LLM?Una guía completa