Раньше системы ИИ в основном работали как обычные программы с логами и метриками; сейчас же с развитием LLM и генеративных AI их поведение стало более Probabilistic и "черным ящиком". Это создает сложности в трассировке решений и доверии, особенно при использовании в высокоуровневых задачах.
Пример: система отбора резюме — она обрабатывает документы по этапам: загрузка, парсинг, извлечение признаков, выставление баллов и финальное решение. Каждый из этих шагов может сломаться или требовать внимания, но только с помощью трассировки можно понять причину проблемы.
Облачное наблюдение и трассировка в AI-пайплайнах
Можно представить каждый запрос как цепочку операций (трейс), где есть уникальный ID и внутри они делятся на спаны — отдельные рабочие блоки, такие как «загрузка файла», «парсинг», «вычисление оценок». Такой подход позволяет точно обнаружить узкое место или ошибку: например, высокая задержка в парсинге или сбой в вычислениях.
Почему уровень спан-обнаружения так важен
Без детализации — лишь финальный результат. А если что-то пошло не так? Тогда найти виновника очень сложно. Разделение на спаны дает возможность понять, где именно затор — в parsing-линии или при вычислении оценки. Такие инсайты в режиме реальности помогают избавляться от ошибок и контролировать ресурсы.
Плюсы этого подхода — контроль затрат (например, понимание, где уходит большую часть вычислительных ресурсов), соответствие нормативам (автоматическая логика и аудит), а также — выявление проблем с моделью и корректировка ее работы без полной перезагрузки системы.
Инструменты для автонаблюдения системы AI
Появляются открытые решения вроде Langfuse — интегрируются с OpenTelemetry и позволяют отслеживать цепочки вызовов, оценивать качество и потребление ресурсов. Аризе Феникс — платформы, объединяющие мониторинг и отладку производимых моделей с вспомогательными детекторами галлюцинаций. TruLens — инструмент для качественной оценки ответов LLM, помогает понять, насколько модель соответствует ожиданиям.
Сейчас индустрия переходит от «быстро сделать RAG» к «правильно организовать наблюдаемость». Итог: те, кто внедрили подробное трассирование и слоистый контроль — выйдут вперед. В будущем эта практика станет стандартом, повышающим качество, безопасность и эффективность AI-систем.
