ENTERPRISE LLM SYSTEM
企业级
LLM系统
可观测性平台
深度调研企业级监控链路建设全链路追踪、性能监控、成本分析、异常检测与预测性维护系统，支持数据驱动优化与自动扩缩容
预计到2025年将有7.5亿应用使用LLM
深度调研企业级监控链路建设全链路追踪、性能监控、成本分析、异常检测与预测性维护系统，支持数据驱动优化与自动扩缩容
LLM可观测性是收集有关生产环境中基于LLM系统数据的实践，目的是理解、评估和优化它。
LLM可观测性是指收集、分析和理解LLM系统在生产环境中运行状态的能力，是评估、监控和优化LLM系统的实践方法。
"LLM可观测性是收集有关生产环境中基于LLM系统数据的实践，目的是理解、评估和优化它。"
— Neptune.ai
与传统的ML可观测性不同，LLM应用具有更强的非确定性和上下文依赖性，这给系统监控带来了新的挑战。
跟踪LLM应用性能，使用各种评估指标和方法进行监控。
通过提供全面可视性和追踪，实现对整个LLM应用系统的监控，并提供自动识别问题的新解决方案。
LLM可能生成看似可信但实际不正确的信息，特别是当面对无法回答的问题时。
第三方模型API的性能下降、算法变化导致的不一致性以及大数据量的高成本。
用户可能操纵LLM应用生成特定内容，包括不当或有害内容。
潜在数据泄露、训练数据偏见导致的输出偏见、未授权访问风险。
用户提示和模型响应在长度、语言和准确性等属性上的变化，同一查询可能收到不同回答。
构建全面的监控链路，实现LLM应用从输入到输出的全程追踪和分析。
企业级LLM监控链路建设需要从基础架构入手，构建可扩展、高性能的数据管理系统：
记录提示和响应，实现全面的数据收集与分析。
管理嵌入式向量，为响应提供上下文，评估响应准确性。
跟踪性能、资源使用和令牌指标的时间变化，提供趋势分析。
全链路追踪示例：从用户请求到最终响应的各个环节
"在一个LLM应用中，追踪代表从初始用户输入到最终应用响应的单个用户交互。追踪由表示特定工作流步骤或操作的跨度组成。"
— Neptune.ai
当LLM应用返回意外响应或错误时，可观测性旨在收集应用内部所有内容的数据，从而追踪各组件间的单个请求。
可观测性使我们能够查看请求耗时较长的位置，并深入研究异常值，提高系统整体性能。
通过自动评估或将用户反馈与LLM输出相关联，发现LLM应用无法适当响应请求的情况。
通过识别错误和不合格的响应，实现LLM可观测性使我们能够识别共性和模式，从而更系统地优化提示、处理步骤和检索机制。
可观测性帮助识别需要护栏的位置，并评估其对系统的有效性和影响，提升系统安全性。
精确追踪LLM系统性能指标和使用成本，优化资源分配与预算管理。
LLM应用的性能监控涉及多个关键指标，这些指标共同构成了全面的性能评估体系。
CPU/GPU利用率、内存使用、磁盘I/O等硬件资源指标
延迟、吞吐量等系统响应能力指标
提示、响应、模型准确性、Token使用、响应完整性、相关性、幻觉、公正性、困惑度、语义相似性等
"由于许多供应商的定价模型基于输入和输出Token的数量，监控这些指标对成本管理至关重要。"
— Neptune.ai
LLM应用的成本主要取决于处理的Token数量和API调用费用。有效的成本分析需要：
成本监控工具功能
及早识别并解决潜在问题，确保LLM系统持续稳定运行。
有效的异常检测系统能够在问题影响用户体验前发现并解决它们。
监控异常输出、延迟峰值和错误，实时捕捉系统异常。
识别可能表明系统降级的模式，预测潜在问题。
在潜在问题发展为严重故障前提醒团队，支持快速响应。
"Aporia可以检测幻觉、提示注入或不适当输出等问题，并为LLM应用执行相应的护栏。"
— Neptune.ai
预测性维护从被动响应转向主动预防，提前解决潜在问题。
在出现严重问题前发现潜在问题
监控系统性能指标的逐渐变化
针对已知问题实施自动补救措施
系统检测到特定类型提示下幻觉概率增加
自动化系统识别出问题模式和根本原因
自动调整提示模板或激活额外验证步骤
持续监控调整效果，优化防御机制
利用实际数据优化LLM系统性能，实现智能资源分配。
基于实际使用和性能数据优化LLM系统，提升用户体验和资源利用率。
测试不同提示和模型配置，评估性能差异，选择最优方案。
理解用户交互模式，优化系统响应策略，提升用户满意度。
基于性能数据和用户反馈调整系统，实现迭代优化。
用户体验指标
技术性能指标
业务价值指标
安全合规指标
为LLM系统实施有效的自动扩缩容策略，确保资源高效利用。
kNative提供多种扩缩容触发指标，但对LLM非最优，应使用业务相关指标作为扩缩容信号。
KV Cache使用率
队列长度
推理关键延迟指标(TTFT/ITL)
选择合适的负载均衡策略对系统性能有显著影响。
"当我们正确配置这些内容时，我们将启动时间从7-8分钟缩短到约40秒...在等待第二个副本启动的这段时间内，峰值TTFT约为20秒。"
— KubeCon演讲
未优化的启动时间
优化后的启动时间
评估并选择适合企业需求的LLM可观测性工具和平台。
| 工具/平台 | 开源 | 提示管理 | 用户反馈 | 追踪 | 使用监控 | 评估 | 检索分析 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Arize Phoenix | |||||||
| LangSmith | |||||||
| Langfuse | |||||||
| Helicone | |||||||
| Confident AI | 部分 | ||||||
| Galileo | |||||||
| Aporia | |||||||
| WhyLabs/LangKit | 部分 | ||||||
| Datadog |
选择LLM可观测性工具时应综合考虑多方面因素。
考虑公司的具体使用场景和规模，选择能够满足核心需求的工具。
评估与现有技术栈的兼容性，确保无缝集成。
权衡开源与商业解决方案的成本效益，考虑长期投资回报。
评估社区支持和供应商响应能力，确保问题能够及时解决。
考虑工具随业务增长扩展的能力，避免未来需要重新选型。
"如果你是一家刚开始实验并需要快速开始记录LLM集成的初创公司，考虑Langsmith或Portkey的免费层来开始跟踪。当你进入生产环境并且不想将数据传输到环境外部时，可以在本地配置PortKey。"
— lakeFS
Langsmith
免费层：5K追踪/月
Portkey
免费层：10K请求/月
Langsmith
企业级支持
Datadog
全栈监控集成
OpenLLMetry
供应商中立
实施LLM可观测性与智能监控平台的实用指导。
识别监控和可观测性的差距，明确优先级。
评估工具：系统审计、性能基准测试、用户反馈
明确关键性能指标，建立衡量标准。
考虑要素：系统性能、用户体验、业务价值、成本效益
基于需求和预算选择合适的监控工具。
工具类型：开源解决方案、商业平台、自研系统
从基本监控开始，逐步添加高级功能。
阶段划分：基础指标 > 追踪系统 > 高级分析 > 自动化响应
根据操作经验优化系统，迭代完善。
关注点：收集反馈、分析趋势、优化策略、引入新技术
LLM系统产生大量监控数据，处理和存储成为挑战。
解决方案
实施有效的数据采样和聚合策略，使用时序数据库进行高效存储，建立数据留存策略。
多组件LLM系统的集成监控需要统一视图。
解决方案
使用标准协议如OpenTelemetry，集成分布式追踪，建立统一监控面板，使用事件关联技术。
监控系统可能接触敏感数据，需保障安全合规。
解决方案
实施数据脱敏技术，建立访问控制，遵循合规标准，进行安全审计和定期评估。
监控系统本身也消耗资源，需平衡监控深度和资源消耗。
解决方案
优先考虑关键指标，利用资源高效的监控工具，实施监控采样，采用分层监控策略。
LLM系统的可观测性与智能监控平台对于企业有效部署和维护LLM应用至关重要
全面监控链路提供完整视图，增强故障排除能力，确保透明性。
精确监控资源使用和API调用，优化性能和成本效益，提升ROI。
提前检测并解决潜在问题，降低业务中断风险，保障系统可靠性。
通过用户反馈和性能数据持续优化，提升用户满意度和业务价值。
随着LLM技术的不断发展，可观测性工具和实践也将继续演进：
利用AI技术自动识别复杂系统中的异常模式，提高检测准确性。
基于历史数据和学习能力，系统能够自动实施修复措施，减少人工干预。
更深入理解用户意图和满意度，优化模型响应和内容生成。
行业将逐步建立统一的LLM可观测性标准，促进工具互操作性。
企业应保持灵活，采用适应性方法来监控和维护其LLM系统，确保最佳性能和价值实现。
随着技术的迭代与完善，LLM系统可观测性与智能监控平台将成为AI应用成功落地的关键基础设施。