Nasadit LLM do produkce je snadné. Udržet ho tam spolehlivě, efektivně a bez halucinací — to je výzva roku 2026. LLM Observability se stává novou disciplínou, která kombinuje tradiční monitoring s AI-specifickými metrikami. Jak na to?
Proč klasický monitoring nestačí¶
Tradiční APM nástroje skvěle monitorují latenci, throughput a error rate. Ale u LLM systémů to nestačí. Model může vracet odpovědi s perfektní latencí a nulovým error rate — a přitom halucinovat, být toxický nebo ignorovat kontext. HTTP 200 neznamená, že odpověď je správná.
LLM Observability proto přidává novou vrstvu metrik zaměřených na kvalitu, relevanci a bezpečnost generovaného obsahu. Je to fundamentální posun v tom, co vlastně monitorujeme.
Čtyři pilíře LLM Observability¶
V CORE SYSTEMS pracujeme s frameworkem čtyř pilířů, který pokrývá celý životní cyklus LLM v produkci:
1. Trace & Span monitoring¶
Každý LLM call je komplexní pipeline — prompt construction, retrieval, reranking, inference, post-processing. OpenTelemetry s LLM-specifickými semantic conventions (standardizované v roce 2025) umožňuje trasovat celý řetězec:
- Latence jednotlivých kroků (retrieval vs. inference vs. post-processing)
- Token consumption per request (input/output/reasoning tokens)
- Cache hit rate pro embedding a retrieval vrstvy
- Retry a fallback události mezi modely
2. Quality & Relevance metriky¶
Zde LLM Observability přináší skutečnou inovaci. V roce 2026 se etablovaly metriky jako:
- Faithfulness score: Míra, do jaké odpověď vychází z poskytnutého kontextu (RAG grounding)
- Answer relevance: Nakolik odpověď skutečně odpovídá na položenou otázku
- Hallucination detection: Automatická detekce faktických tvrzení, která nemají oporu v kontextu
- Semantic drift: Sledování, zda se kvalita odpovědí nemění v čase (model degradation)
Klíčové je, že tyto metriky se počítají automaticky v reálném čase — pomocí menších evaluačních modelů (LLM-as-judge) nebo specializovaných klasifikátorů.
3. Cost & Efficiency tracking¶
LLM náklady mohou eskalovat rychleji než cloudové compute náklady v roce 2020. Proto sledujeme:
- Cost per query: Celkové náklady na jednu uživatelskou interakci včetně retrieval a re-ranking
- Token efficiency: Poměr užitečných vs. systémových tokenů v promptu
- Model routing analytics: Efektivita smart routingu (jednoduchý dotaz → levný model, komplexní → drahý)
- Caching ROI: Kolik peněz šetří semantic cache a prompt cache
4. Safety & Compliance¶
Zejména v regulovaných odvětvích (finance, zdravotnictví, veřejná správa) je monitoring bezpečnosti kritický:
- PII detection: Automatická detekce osobních údajů v promptech i odpovědích
- Toxicity monitoring: Real-time klasifikace nevhodného obsahu
- Prompt injection detection: Zachycení pokusů o manipulaci modelu
- Audit trail: Kompletní log všech interakcí pro regulatorní účely
Nástroje a ekosystém 2026¶
Trh s LLM Observability nástroji se v roce 2026 konsoliduje kolem několika kategorií:
- Langfuse, Arize Phoenix: Open-source platformy pro LLM tracing a evaluation. Silné v developer experience, slabší v enterprise features.
- Datadog LLM Monitoring, Dynatrace AI Observability: Enterprise APM vendoři s LLM rozšířeními. Výhoda: integrace s existujícím monitoring stackem.
- Weights & Biases, MLflow: MLOps platformy rozšiřující se do production monitoring. Silné v experiment tracking a model registry.
- Custom stacks: OpenTelemetry + Prometheus + Grafana s LLM-specifickými dashboardy. Oblíbené v českých firmách díky flexibilitě a nulové vendor lock-in.
Praktická implementace v českém enterprise¶
Z naší zkušenosti doporučujeme postupný rollout LLM Observability:
- Týden 1–2: OpenTelemetry instrumentace všech LLM callů. Základní trace/span monitoring.
- Týden 3–4: Cost tracking a alerting na anomálie (spike v token consumption, neočekávaný model fallback).
- Měsíc 2: Quality metriky — faithfulness a relevance scoring na sample (10–20 % traffic).
- Měsíc 3: Full quality monitoring, safety checks, dashboardy pro business stakeholdery.
Důležité: Nezačínejte boilováním oceánu. Prvních 80 % hodnoty získáte z traces, cost trackingu a základního quality scoringu. Sofistikované evaluace přidávejte iterativně.
Observability je prerequisite, ne nice-to-have¶
V roce 2026 je provozování LLM v produkci bez observability jako řízení auta se zavázanýma očima. Můžete mít štěstí — ale dlouhodobě to nefunguje. Investice do LLM monitoringu se vrací v podobě nižších nákladů, vyšší kvality a regulatorní compliance.
Náš tip: Začněte s OpenTelemetry instrumentací a cost trackingem. Za dva týdny budete mít jasný obrázek o tom, co váš LLM stack skutečně dělá — a kolik to stojí.