Přeskočit na obsah
_CORE
AI & Agentic Systems Core Informační Systémy Cloud & Platform Engineering Data Platforma & Integrace Security & Compliance QA, Testing & Observability IoT, Automatizace & Robotika Mobile & Digital Banky & Finance Pojišťovnictví Veřejná správa Obrana & Bezpečnost Zdravotnictví Energetika & Utility Telco & Média Průmysl & Výroba Logistika & E-commerce Retail & Loyalty
Reference Technologie Blog Knowledge Base O nás Spolupráce Kariéra
Pojďme to probrat

AI observability — monitoring LLM v produkci

08. 06. 2024 1 min čtení CORE SYSTEMSai

Nasadili jste LLM do produkce. Jak dobře funguje? Kolik stojí? Halucinuje víc? Potřebujete AI observability.

Co měřit

  • Latency: TTFT, total generation time
  • Cost: Token usage per request/user/feature
  • Quality: User feedback, LLM-as-judge scores
  • Errors: API failures, rate limits, timeout

Tooling

LangSmith: Tracing, evaluation. Langfuse: Open-source, self-hostable — naše volba. Arize Phoenix: Evals a experiments.

Cost management

  • Dashboard s real-time cost per feature
  • Alerting na cost anomálie
  • Prompt optimization reviews
  • Model routing — levnější model kde stačí

AI bez observability je ticking bomb

Implementujte tracing od dne jedna. Langfuse pro self-hosted, LangSmith pro convenience.

ai observabilityllm monitoringmlopsproduction ai