Наблюдаемость ИИ — это способность понимать, отслеживать и оценивать системы ИИ путём отслеживания их уникальных показателей, таких как использование токенов, качество ответов, задержка и отклонение модели. В отличие от традиционного программного обеспечения, большие языковые модели (LLM) и другие приложения генеративного ИИ вероятностны по своей природе. Они не следуют фиксированным, прозрачным путям выполнения, что затрудняет отслеживание и анализ их решений. Такое поведение, напоминающее «чёрный ящик», создаёт проблемы для доверия, особенно в средах с высокими ставками или критически важных для производства.
Слои наблюдаемости в конвейере ИИ
Представьте систему скрининга резюме в виде последовательности шагов, а не единого «чёрного ящика». Рекрутер загружает резюме, система обрабатывает его через несколько компонентов и в итоге возвращает оценку или рекомендацию. Каждый шаг занимает время, имеет связанную с ним стоимость и может завершиться сбоем. Просто просмотр окончательной рекомендации может не раскрыть всю картину, поскольку можно упустить мелкие детали.
Следы (Traces)
След представляет собой полный жизненный цикл подачи одного резюме — с момента загрузки файла до момента возврата окончательной оценки. Вы можете представить его как одну непрерывную временную шкалу, которая фиксирует всё, что происходит для этого запроса. У каждого следа есть уникальный идентификатор Trace ID, который связывает все связанные операции.
Промежутки (Spans)
Каждый основной этап внутри конвейера фиксируется как промежуток. Промежутки вложены в след и представляют собой конкретные фрагменты работы.
Промежуток загрузки (Upload Span)
Рекрутер загружает резюме. Этот промежуток записывает временную метку, размер файла, формат и основные метаданные. Это начало следа.
Промежуток синтаксического анализа (Parsing Span)
Документ преобразуется в структурированный текст. Этот промежуток фиксирует время синтаксического анализа и ошибки. Если резюме не удаётся правильно проанализировать или форматирование нарушается, проблема проявляется здесь.
Промежуток извлечения признаков (Feature Extraction Span)
Анализируется проанализированный текст для извлечения навыков, опыта и ключевых слов. Этот промежуток отслеживает задержку и промежуточные выходные данные. На этом этапе становится заметным низкое качество извлечения.
Промежуток оценки (Scoring Span)
Извлечённые признаки передаются в модель оценки. Этот промежуток регистрирует задержку модели, коэффициенты уверенности и любую логику отката. Это часто самый ресурсоёмкий шаг.
Промежуток принятия решения (Decision Span)
Система генерирует окончательную рекомендацию (список для отбора, отказ или рассмотрение). Этот промежуток записывает принятое решение и время отклика.
Почему важна наблюдаемость на уровне промежутков
Без отслеживания на уровне промежутков вы знаете только то, что окончательная рекомендация была неверной — у вас нет видимости того, было ли резюме неправильно проанализировано, были ли пропущены ключевые навыки во время извлечения или модель оценки вела себя неожиданно. Наблюдаемость на уровне промежутков делает каждый из этих режимов отказа явным и поддающимся отладке.
Преимущества наблюдаемости ИИ
Наблюдаемость ИИ обеспечивает три основных преимущества: контроль затрат, соответствие требованиям и непрерывное улучшение модели. Получая представление о том, как компоненты ИИ взаимодействуют с более широкой системой, команды могут быстро обнаружить потраченные впустую ресурсы. Инструменты наблюдаемости также упрощают соблюдение требований, автоматически собирая и сохраняя телеметрию, такую как входные данные, решения и временные метки. Наконец, богатая телеметрия, собранная на каждом этапе, помогает разработчикам моделей поддерживать целостность с течением времени, выявляя дрейф по мере развития форматов резюме и навыков, определения того, какие функции действительно влияют на решения, и выявления потенциальных проблем с предвзятостью или справедливостью до того, как они станут системными проблемами.
Инструменты наблюдаемости ИИ с открытым исходным кодом
Langfuse
Langfuse — это популярный инструмент для работы с LLM и наблюдаемостью, который быстро развивается с момента своего запуска в июне 2023 года. Он не зависит от модели и платформы, поддерживает самостоятельное размещение и легко интегрируется с такими инструментами, как OpenTelemetry, LangChain и OpenAI SDK.
Arize Phoenix
Arize — это платформа для мониторинга, оценки и анализа моделей машинного обучения в производстве. Она поддерживает как традиционные модели машинного обучения, так и системы на основе LLM, и хорошо интегрируется с такими инструментами, как LangChain, LlamaIndex и агенты на базе OpenAI, что делает её подходящей для современных конвейеров ИИ.
TruLens
TruLens — это инструмент для обеспечения наблюдаемости, который фокусируется в первую очередь на качественной оценке ответов LLM. Вместо того чтобы делать упор на показатели уровня инфраструктуры, TruLens подключает функции обратной связи к каждому вызову LLM и оценивает сгенерированный ответ после его создания. Эти функции обратной связи ведут себя как модели, оценивая такие аспекты, как релевантность, согласованность или соответствие ожиданиям.
TruLens написан на Python и доступен как бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом под лицензией MIT, что упрощает его внедрение для команд, которым нужна лёгкая оценка на уровне ответов без использования полной платформы LLMOps.
1. Какие проблемы создаёт вероятностный характер больших языковых моделей (LLM) для наблюдаемости ИИ?
Вероятностный характер LLM создаёт проблемы для наблюдаемости, так как затрудняет отслеживание и анализ их решений. Это поведение напоминает «чёрный ящик», что создаёт проблемы для доверия, особенно в средах с высокими ставками или критически важных для производства.
2. Какие основные этапы включает в себя процесс обработки резюме в системе скрининга и как они фиксируются в рамках концепции «промежутков» (Spans)?
Процесс обработки резюме включает в себя несколько этапов: загрузку резюме, синтаксический анализ, извлечение признаков, оценку и принятие решения. Каждый из этих этапов фиксируется как промежуток (Span) и представляет собой конкретный фрагмент работы.
3. Какие преимущества обеспечивает наблюдаемость на уровне промежутков в системах ИИ?
Наблюдаемость на уровне промежутков обеспечивает три основных преимущества: контроль затрат, соответствие требованиям и непрерывное улучшение модели. Команды могут быстро обнаружить потраченные впустую ресурсы, упростить соблюдение требований и поддерживать целостность моделей с течением времени.
4. Какие инструменты наблюдаемости ИИ с открытым исходным кодом упоминаются в статье и какие особенности они имеют?
В статье упоминаются следующие инструменты наблюдаемости ИИ с открытым исходным кодом: Langfuse, Arize Phoenix и TruLens. Langfuse — это популярный инструмент для работы с LLM и наблюдаемостью, который легко интегрируется с такими инструментами, как OpenTelemetry, LangChain и OpenAI SDK. Arize — это платформа для мониторинга, оценки и анализа моделей машинного обучения в производстве, которая поддерживает как традиционные модели машинного обучения, так и системы на основе LLM. TruLens — это инструмент для обеспечения наблюдаемости, который фокусируется на качественной оценке ответов LLM.
5. Какие аспекты работы LLM оценивает инструмент TruLens и как он может быть полезен для команд, которым нужна лёгкая оценка на уровне ответов?
*TruLens оценивает такие аспекты работы LLM, как релевантность, согласованность или соответствие ожиданиям. Он может быть полезен для команд, которым нужна лёгкая оценка на уровне ответов без использования полной платформы LLMOps, так как написан на Python и доступен как бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом под лицензией MIT.