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ソリューション概要
LLMの観測可能性は、単にモデルインターフェースが成功しているかどうかだけでなく、プロンプト、モデル呼び出し、ツールチェーン、ベクトル検索、ネットワーク、ビジネスロジック間の関係性を説明することに関わっています。 LLMの観測可能性および大規模モデル監視ソリューションGuanceOpenTelemetryのようなオープンな機能に基づいており、通話、トークン、レイテンシ、エラー、トレース、ログを収集し、ユーザーのリクエストから回答のモデル化まで、単一のセッションでチームが全プロセスを明確に把握できるようにします。
シーンチャレンジ
モデルコールプロセスのブラックボックス:単一の応答は検索、ツール呼び出し、モデル推論、ビジネスサービスを経ることがあり、従来のAPMがLLMリクエスト内で何が起こるかを説明するのが困難です。
トークンコストとレイテンシの制御は困難です:モデル、プロンプト、コンテキストの長さ、通話回数はすべてコストや応答時間に影響を与え、細かいデータがなければ最適化は困難です。
エラーや品質の問題は再現が難しい:タイムアウト、レート制限、ヌル応答、例外出力、ユーザーフィードバックは、リクエストコンテキスト、プロンプト、モデルバージョンと共に分析する必要があります。
AIアプリケーションとビジネスシステムの断絶:LLMコールはビジネスチェーンの一部に過ぎず、ユーザーのリクエスト、サービス、ログ、データベース、その他の上流および下流プロセスとともにレビューされなければなりません。
Guance計画
LLMは可視化を求めています:モデル、リクエスト、プロンプト、トークン、時間、状態、エラーを記録し、チームが通話量、パフォーマンス、コストの傾向を理解するのに役立ちます。
トレースリンクと炎図解析:モデルコール、ベクトル検索、ツールコール、ビジネスサービスはすべて同じトレースの下にまとめられ、遅いリクエストや障害段階を特定します。
コストと異常アラート:トークン消費量、通話量、エラー率、遅延、モデルの寸法を監視し、異常なコストや問題の発生を防ぎましょう。
オープンスタンダードアクセス:OpenTelemetryエコシステムに基づくLLMアプリケーションデータを統合することで、既存の観測可能システムとの統合コストを削減できます。
解法のハイライト
トークンおよびリクエストボリュームの可視化監視
リアルタイムで更新されたダッシュボードで、消費総トークン数とプロンプトトークンと完了トークンの比率が明確に表示され、モデルやアプリケーションディメンションごとに平均的な入力/出力トークンを分解できます。このパノラマモニタリングにより、チームは開発中の各通話のコストと複雑さを即座に評価でき、ローンチ後の高消費による急激な請求額の急騰を回避できます。また、異常なトークン変動の閾値設定もサポートしており、リクエストが期待範囲を超えると即座にアラートを発動させ、コスト動向をいつでも把握できます。
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コストとトレンド分析
すべてのLLM APIコール数、平均通話コスト、累積消費量を単一のチャートに集約できます。 トレンドラインを活用することで、通話量やコストの傾向を明確に把握でき、プロダクトチームやファイナンスチームが正確に予算を計画するのに役立ちます。 同時に、ある次元のコストやリクエスト量が一定の閾値に達すると、プラットフォームは即座にアラートを発し、予算超過によるトラフィックの急増を防ぎ、大規模な展開を守ります。
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LLMの通話リンク履歴
「LLM Call Journey History」では、Trace IDを使って各推論リクエストの完全なメタデータを素早く追跡できます。開始・終了時刻、実際に選択したモデルバージョン、温度パラメータ、プロンプトの長さ、出力の要約などが含まれます。 この機能は失敗やタイムアウトコールをワンクリックでフィルタリングできるだけでなく、入力と出力ログを統合して詳細なトラブルシューティングを行い、開発や運用チームが迅速に問題を再現できるようにします。 また、過去の記録をCSVやJSON形式でエクスポートすることもサポートし、部門間の共有と分析を容易にします。
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炎図と根本原因分析
「Flame Graph and Root Cause Analysis」モジュールは、リンク詳細ページでサブスパンの時間消費分布を自動的に表示し、最も時間がかかる通話フェーズを直感的に特定できます。また、P75、P90、P99などの応答時間曲線を組み合わせることで、時折発生する遅延リクエストの根本原因を深く探ることができます。ボトルネックを特定したら、対応するコードや設定インターフェースに即座に移行でき、チームが同じプラットフォーム内でパフォーマンス診断や最適化を完了するのに役立ちます。
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さらにコンテンツ
よくある質問
LLMの観測可能性や大規模モデルモニタリングにおいて、どのような指標に注目すべきでしょうか?
モデルの通話量、トークン消費量、応答時間、エラー率、タイムアウト、モデルバージョン、プロンプトコンテキスト、トレースチェーン、ビジネスインパクトに注目してください。
大規模モデルで遅い通話、失敗、コスト異常をどのように見つけるのでしょうか?
通話傾向から単一時間トレースへと移行し、モデル、プロンプト、トークン、ツール呼び出し、検索、サービス時間の閲覧を通じてボトルネックを特定できます。
Guance LLMアプリケーションリンクへの接続方法は?
OpenTelemetry関連の機能は、LLMアプリケーションから通話、リンク、ログ、メトリクスを収集し、既存のサービス監視と統一的に分析できます。
LLMの可観測性を大規模モデル監視ソリューションの実装経路とマッチングさせGuance
LLM観測デモンストレーションのスケジュール