LLM 옵저버빌리티 및 AI 애플리케이션 모니터링

LLM 옵저버빌리티가 답해야 할 질문

어떤 단계가 지연, 오류, 비용, 예상 밖의 출력을 만들었나요?

효과적인 LLM Trace는 실제 계측된 모델, 입력과 출력, Token, 시간, 상태, 검색과 도구 단계, 하위 서비스 컨텍스트를 유지합니다. 운영 텔레메트리만으로 응답 품질이나 사실성을 증명할 수는 없습니다.

솔루션 개요

Guance LLM Explorer는 문서화된 LLM Trace와 Span을 정리해 모델 호출과 실행 경로를 검색하고 살펴볼 수 있게 합니다. 사용 가능한 필드, 제공자, 프레임워크, 점수, 상관분석은 선택한 계측과 최신 연동 문서에 따라 달라집니다.

운영 과제

하나의 응답에 여러 단계가 있습니다: 검색, 도구, 모델 호출, API, 애플리케이션 코드 어디에서든 지연이나 실패가 생깁니다.

Token 합계만으로는 원인을 알 수 없습니다: 어떤 모델, Prompt 경로, 도구, 테넌트, 릴리스가 사용량을 만들었는지 보이지 않습니다.

예상 밖의 출력을 재현하기 어렵습니다: 입력, 컨텍스트, 파라미터, 검색 결과, 도구, 애플리케이션 버전이 모델 동작에 영향을 줍니다.

Prompt 데이터가 민감할 수 있습니다: 입출력, 사용자 속성, 검색 내용에는 최소화, 마스킹, 접근 권한, 보존 결정이 필요합니다.

Guance가 지원하는 워크플로

지원되는 LLM 동작을 계측합니다: 모델, 검색, 도구, 애플리케이션 단계에서 지원되는 Trace 및 Span 필드를 수집합니다.

컨텍스트와 함께 성능과 사용량을 분석합니다: 시간, 상태, Token, 모델, 경로, 릴리스, 워크플로 단계를 비교합니다.

애플리케이션 증거로 이동합니다: 공통 Trace와 서비스 컨텍스트로 구성된 API, 로그, 데이터베이스, 인프라를 확인합니다.

수집된 콘텐츠를 관리합니다: 입출력 수집, 마스킹, 샘플링, 보존, 역할별 가시성을 정의합니다.

조사 워크플로

계측된 전체 요청 경로 확인

Trace와 Span 계층 사용: 모델, 검색, 도구, API, 애플리케이션 동작의 시간 관계와 상하 관계를 확인합니다.

느린 단계와 Token 사용량이 큰 단계 식별

같은 조건끼리 비교: 모델, 동작, 릴리스, 상태, 경로, 워크플로별로 나눈 뒤 판단합니다.

AI 동작을 애플리케이션 스택과 연결

Trace 컨텍스트 유지: LLM 동작에서 지원되는 서비스, 로그, 종속 항목, 런타임 증거로 이동합니다.

Prompt와 출력을 관리 대상 데이터로 취급

필요한 내용만 수집: 민감 콘텐츠를 최소화하고 마스킹, 접근 권한, 보존 기간을 설정합니다.

자주 묻는 질문

Guance LLM Explorer에서는 어떤 데이터를 볼 수 있나요?

현재 문서는 계측되고 전송된 경우 LLM Trace와 Span, 입력, 출력, 모델, Token, 소요 시간, 상태, 실행 계층, Metrics, Scores를 표시한다고 설명합니다.

느리거나 실패한 LLM 요청은 어떻게 조사하나요?

소요 시간이나 상태에서 Trace 트리를 열고 모델, 검색, 도구, API, 하위 서비스 증거를 비교합니다. 사용 가능한 경로는 구성된 계측에 따라 달라집니다.

LLM 옵저버빌리티가 응답 품질을 자동으로 판정하나요?

구성된 점수와 평가 결과를 보관할 수 있지만 운영 텔레메트리만으로 사실성이나 비즈니스 품질을 증명하지 않습니다. 평가 기준, 데이터셋, 사람의 검토, 담당자를 따로 정의하세요.

Prompt와 응답 데이터는 어떻게 보호하나요?

조사에 필요한 정보만 수집하고 민감 콘텐츠를 제외하거나 마스킹하며 접근과 보존을 제한합니다. 선택한 배포와 계측에서 지원되는 제어를 확인하세요.

모델, 도구, 검색, 서비스를 가로지르는 LLM 요청을 추적하세요