OpenTelemetry vs OpenInference: Peperangan Standard yang Semakin Berkembang dalam Kebolehpantauan LLM

Industri kecerdasan buatan menghadapi cabaran infrastruktur kritikal apabila dua standard yang bersaing berperang untuk mendominasi kebolehpantauan LLM. Walaupun OpenTelemetry telah memantapkan dirinya sebagai standard industri untuk pemantauan aplikasi, kemunculan alatan khusus AI telah mewujudkan ekosistem yang berpecah-belah yang menyebabkan masalah sebenar bagi pasukan pembangunan dalam pengeluaran.

Papan pemuka Phoenix yang menunjukkan span pemantauan, menonjolkan cabaran kebolehperhati dalam prestasi ejen AI

Pemeriksaan Realiti Pengeluaran

Syarikat yang membina ejen AI mendapati bahawa alatan pemantauan tradisional tidak mencukupi apabila menyahpepijat tingkah laku LLM yang kompleks. Pasukan memerlukan keterlihatan ke dalam proses pengambilan dokumen, panggilan alatan, dan rantai membuat keputusan yang tidak direka bentuk untuk dikendalikan oleh platform kebolehpantauan standard. Masalah ini menjadi lebih akut apabila sistem AI menunjukkan tingkah laku yang tidak dijangka, seperti menukar bahasa secara rawak atau memberikan respons yang salah tanpa penjelasan yang jelas.

Sistem berbilang ejen menimbulkan cabaran yang lebih besar lagi. Seorang pembangun berkongsi pengalaman mereka membina aliran kerja yang kompleks di mana pengguna bukan teknikal menulis gesaan yang merangkumi lebih 10 halaman. Keperluan kebolehpantauan mereka termasuk mengukur kerumitan tugas, metrik kejayaan, kelajuan ejen, penjejakan ralat, dan kos penggunaan token. Kerumitan sistem ini menjadikan pemantauan menyeluruh sebagai keperluan dan bukannya pilihan.

Nota: Kebolehpantauan LLM merujuk kepada keupayaan untuk memantau dan memahami bagaimana model bahasa besar berkelakuan dalam pengeluaran, termasuk input, output, dan proses membuat keputusan mereka.

Keperluan Kebolehperhati LLM

• Penjejakan pengambilan dokumen untuk pertanyaan RAG
• Pemantauan panggilan alat dan laluan pelaksanaan
• Pengesanan input/output pada setiap langkah pemprosesan
• Keterlihatan proses membuat keputusan
• Penilaian kerumitan tugasan
• Pengukuran metrik kejayaan
• Pemantauan prestasi (kelajuan, tamat masa)
• Penjejakan kos (token yang digunakan)
• Pengesanan ralat dan pengelasan
• Penyelarasan alir kerja berbilang ejen

Perpecahan Standard Mewujudkan Masalah Sebenar

Konflik antara standard OpenTelemetry dan OpenInference adalah lebih daripada teoritikal. OpenTelemetry menawarkan sokongan bahasa yang luas dan penerimaan industri tetapi kekurangan jenis span khusus AI, mengehadkan keterlihatan ke dalam operasi LLM. OpenInference menyediakan semantik khusus AI yang kaya dengan jenis span untuk panggilan LLM, pelaksanaan alatan, dan aliran kerja ejen, tetapi mempunyai sokongan bahasa yang terhad dan integrasi ekosistem yang lemah.

Perpecahan ini terutamanya memberi kesan kepada pasukan yang menggunakan bahasa tanpa sokongan OpenInference langsung. Pembangun Ruby, sebagai contoh, menghadapi pilihan antara membina SDK tersuai, kehilangan wawasan khusus AI, atau menukar tumpukan teknologi sepenuhnya. Dakwaan keserasian antara standard sering terbukti cetek dalam amalan, dengan alatan menunjukkan data OpenTelemetry sebagai span yang tidak diketahui apabila mereka tidak mengenali semantik khusus AI.

Nota: Jenis span adalah kategori yang membantu mengklasifikasikan jenis operasi yang berbeza dalam penjejakan teragih, seperti panggilan pangkalan data, permintaan HTTP, atau dalam kes ini, interaksi LLM.

Perbandingan OpenTelemetry vs OpenInference

Penyelesaian Komuniti dan Penyelesaian Sementara

Komuniti pembangunan telah bertindak balas dengan pelbagai pendekatan untuk merapatkan jurang ini. Sesetengah pasukan membina penyelesaian hibrid yang mengekalkan OpenTelemetry sebagai tulang belakang utama mereka sambil menambah atribut khusus AI. Yang lain memilih alatan khusus walaupun menghadapi cabaran integrasi, menerima kebolehpantauan yang berpecah-belah sebagai pertukaran untuk wawasan AI yang lebih baik.

Hakikatnya ialah, fakta bahawa berkomunikasi dengan LLM menggalakkan kekurangan ketepatan dan pembetulan kesilapan taip pada masa yang sama ia mendedahkan kita kepada penulisan berstruktur mereka sendiri bermakna penulisan kasual biasa akan hanyut ke arah campuran seperti ini.

Pendekatan berfokuskan pangkalan data semakin mendapat perhatian sebagai alternatif. Sesetengah pembangun mencadangkan menggunakan pangkalan data hubungan seperti ClickHouse untuk data kebolehpantauan LLM yang kaya, memintas konflik standard sepenuhnya. Pendekatan ini menawarkan fleksibiliti tetapi memerlukan lebih banyak kerja pembangunan tersuai.

Nota: ClickHouse adalah sistem pangkalan data berprestasi tinggi yang direka untuk beban kerja analitikal dan pemprosesan data masa nyata.

Jalan Ke Hadapan

Pemerhati industri mengesyorkan mengikuti kemajuan kumpulan kerja OpenTelemetry GenAI, yang secara aktif membangunkan konvensyen khusus AI dalam standard yang telah ditetapkan. Pendekatan ini akhirnya boleh menyediakan semantik kaya yang diperlukan untuk kebolehpantauan LLM sambil mengekalkan keserasian ekosistem.

Bagi pasukan yang kini menghadapi keputusan ini, konsensus cenderung ke arah mengekalkan konsistensi dengan infrastruktur sedia ada. Organisasi yang sudah menggunakan OpenTelemetry dinasihatkan untuk memperluaskan persediaan semasa mereka dengan atribut khusus AI daripada memperkenalkan standard bersaing yang memecah-belahkan gambaran kebolehpantauan mereka.

Penyelesaian muktamad mungkin memerlukan alatan kebolehpantauan AI untuk menyelaraskan diri dengan lebih baik dengan konvensyen OpenTelemetry, atau untuk OpenTelemetry mempercepatkan pembangunan ciri khusus AI mereka. Sehingga itu, pasukan mesti menavigasi pertukaran antara kekayaan semantik dan integrasi ekosistem berdasarkan keperluan khusus dan kekangan teknikal mereka.

Rujukan: LLM Observability in the Wild - Why OpenTelemetry should be the Standard