Leitfaden für den Aufbau eines Überwachungssystems
Bau von drei großen Überwachungsanlagen auf der Grundlage von Langfuse:
- Basisindikator Kanban::
- Latenz: das SDK so einstellen, dass das Feld llm_latency automatisch protokolliert wird
- Kosten: Kostenberechnungsformel über OpenAI-Preisliste konfigurieren
- Fehlerrate: Prozentsatz der Traces, die den Status=ERROR filtern
- Intelligenter AlarmAndocken von Prometheus+Grafana über API:
# 示例PromQL查询 sum(rate(trace_failures_total[5m])) by (service) > 0.05 - Qualitätsbewertung::
- Manuelles Scoring: Chargenkennzeichnung in der Scores-Schnittstelle
- Automatische Auswertung: Aufruf der score()-Methode des SDK zur Übergabe von Metriken wie ROUGE
Schlüsselkonfiguration: Für Szenarien mit hohem Bedarf, wie z. B. im Finanzwesen, wird empfohlen, Daten in S3 zu persistieren und eine rollierende Speicherrichtlinie von mehr als 7 Tagen festzulegen (ändern Sie den Retentionsparameter in helm values.yaml).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangfuse: Open-Source-Beobachtungs- und Debugging-Plattform für LLM-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine kontinuierliche Überwachung und Anomalie-Warnungen für die LLM-Leistung in Produktionsumgebungen?
