Yapay zeka izlenebilirliği, AI sistemlerinin performansını, maliyetlerini, kalitesini, güvenilirliğini, güvenliğini ve altyapısını izlemeye olanak tanır. Bu süreç, modeller, veri alma sistemleri, veritabanları ve araçlar arasında meydana gelen hataları tanımlamak için izleme verilerinin toplanması, ilişkilendirilmesi ve analiz edilmesini içerir. Yapay zeka sistemleri, deneysel projelerden üretim ortamlarına geçtikçe, izlenebilirlik giderek daha önemli hale gelmektedir.
İzleme Süreçleri
Geleneksel uygulama izleme, genellikle altyapı, çalışma süresi ve performans gibi unsurlara odaklanırken, yapay zeka izlenebilirliği, modellerin ve AI destekli uygulamaların gerçek dünya kullanımındaki davranışlarını incelemektedir. Bu, AI sistemlerinden gelen telemetri verilerinin toplanmasını, ilişkilendirilmesini ve analiz edilmesini gerektirir. Model davranışını, token kullanımını, maliyetleri, istemleri, yanıtları, araç çağrılarını, veri alma kalitesini ve güvenliği anlamak için bu veriler kritik öneme sahiptir.
AI izlenebilirliği, geleneksel izlenebilirliğin üç temel sinyaline dayanır: günlükler, metrikler ve izler. Ancak, yapay zeka izlenebilirliği, bir AI iş akışı sırasında neler olduğunu yakalamak için bu sinyalleri genişletir. Örneğin, bir LLM uygulamasında tek bir kullanıcı isteği, uygulama, bir LLM, bir veri alma sistemi, bir veritabanı veya vektör deposu ve bir dış araç gibi birçok süreci tetikleyebilir. Bu adımların izlenmemesi durumunda, yavaş veya yanlış bir yanıtın kaynağını belirlemek zorlaşabilir.
Maliyet Kontrolü ve Kalite İyileştirme
AI sistemleri, API isteklerini teknik olarak tamamlayabilse de, kötü sonuçlar üretebilir. Bireysel model çağrıları, veri alma işlemleri ve araç çağrıları izlenerek, bir AI iş akışının nerede yanlış gittiği belirlenebilir. AI ekipleri, yanıt gecikmesi, ilk token için geçen süre, çıktı hızı, hata oranları ve model kullanılabilirliği gibi metrikleri izlemelidir. GenAI izlenebilirlik metrikleri, token kullanımı, işlem süresi, ilk token için geçen süre ve çıktı parçası başına geçen süre gibi unsurları içerebilir.
LLM maliyetleri, token tüketimi arttıkça yükselebilir. İstek düzeyinde giriş ve çıkış token'larını izlemek, ekiplerin pahalı istemleri, verimsiz iş akışlarını ve gereksiz yere maliyetli olabilecek modelleri tanımlamalarına yardımcı olur. Yapay zeka sistemlerinin gerçek dünya koşullarında nasıl performans gösterdiğini anlamak, hızlı bir şekilde hataları tanımlamak, maliyetleri kontrol etmek ve güvenilir uygulamaları sürdürmek için AI izlenebilirliği kritik bir araçtır.
