LLM Outils d'observabilité: Weights & Biases, Langsmith

Les applications basées sur LLM deviennent plus performantes et de plus en plus complexes, rendant leur comportement plus difficile à interpréter.

Chaque sortie de modèle résulte de prompts, d'interactions avec des outils, d'étapes de récupération et d'un raisonnement probabiliste qui ne peuvent pas être inspectés directement. L'observabilité LLM répond à ce défi en offrant une visibilité continue sur le fonctionnement des modèles dans des conditions réelles. Elle permet aux organisations de surveiller la qualité, de détecter les défaillances, de dépanner les workflows multi-étapes et de gérer les performances et les coûts.

Weights & Biases (W&B Weave)

W&B Weave est la plateforme d'observabilité LLM de Weights & Biases pour surveiller, évaluer et optimiser les applications de modèles de langage. Weave suit automatiquement chaque appel LLM en utilisant le décorateur @weave.op, capturant les entrées, les sorties, les coûts, la latence et les métriques d'évaluation sans configuration manuelle.

La plateforme suit l'utilisation des tokens et calcule les coûts automatiquement, surveille les temps de réponse pour détecter les requêtes lentes et mesure la précision en comparant les prédictions aux résultats attendus. Différentes expériences peuvent être comparées côte à côte pour voir quel modèle ou prompt fonctionne le mieux. Le suivi des erreurs montre quelles prédictions ont échoué et pourquoi, tandis que le versionnement automatique préserve chaque changement de configuration pour la reproductibilité. Cela facilite le test de différentes approches, l'identification de ce qui fonctionne le mieux et le débogage des problèmes lorsque les modèles font des erreurs.

Tableau de bord de résumé des scores

Figure 1 : Graphiques montrant le tableau de bord des métriques de performance du modèle, suivant la précision, les coûts et les tendances de latence au fil du temps.

Les métriques de performance sont affichées pour toutes les exécutions d'évaluation. Le coût total, l'utilisation des tokens et les temps de réponse sont affichés avec des graphiques montrant les changements au fil du temps. Des métriques personnalisées, telles que la précision et les taux d'erreur, apparaissent dans des panneaux séparés. Les lignes de tendance aident à repérer lorsque la performance se détériore ou que les coûts augmentent de manière inattendue, le tableau de bord se mettant à jour automatiquement à mesure que de nouveaux tests sont terminés.

Vue des traces

Figure 2 : Tableau de traces d'évaluation montrant les versions de modèles et leurs résultats de classification d'intention.

Chaque exécution de test est enregistrée avec tous les détails. Chaque trace montre quel modèle a été utilisé, quel prompt a été envoyé et tous les paramètres. Les indicateurs de succès ou d'échec indiquent si les tests ont été correctement complétés. La colonne prompt affiche le texte envoyé au modèle pour vérification. Cette journalisation permet de comparer différentes versions côte à côte, de voir ce qui a changé entre les exécutions et de répéter n'importe quel test en utilisant sa configuration enregistrée.

Classement de comparaison des modèles

Figure 3 : Image montrant le classement comparant les versions de modèles de classificateur d'intention sur les métriques de précision et de latence.

Différents modèles et paramètres peuvent être comparés sur les mêmes données de test. Les colonnes affichent la précision, les prédictions correctes, les scores et les temps de réponse. Le codage couleur met en évidence les meilleurs performeurs en vert. Cette comparaison révèle des compromis comme une précision plus élevée au prix d'une vitesse plus lente ou des réponses plus rapides avec une précision légèrement inférieure, aidant à choisir quelle configuration fonctionne le mieux pour les besoins de production.

Versionnement des modèles

Figure 4 : Panneau de configuration du classificateur d'intention montrant les paramètres du modèle et les détails de la version.

Chaque changement de configuration crée automatiquement une nouvelle version, conservant un historique complet. Les détails de la version montrent quand les changements ont eu lieu, qui les a effectués et l'espace de stockage utilisé. L'onglet Valeurs affiche les paramètres exacts, y compris le nom du modèle, les paramètres et les versions de fonction. Ce versionnement garantit que n'importe quel test peut être répété avec des paramètres identiques, permet de suivre comment la performance a changé au fil du temps et permet de revenir à d'anciennes versions si nécessaire.

Résultats d'évaluation détaillés

Figure 5 : Résultats d'évaluation montrant des cas de test individuels avec des intentions prédites et des scores de précision.

Les résultats de test individuels sont affichés pour chaque échantillon. La section Scores résume le total des prédictions correctes, le pourcentage de précision et les scores personnalisés.

Le tableau Résultats affiche chaque requête avec sa réponse attendue et la prédiction du modèle, utilisant des coches pour les réponses correctes et des croix pour les réponses incorrectes. Les prédictions échouées sont faciles à repérer, montrant souvent des modèles tels que la confusion entre des catégories similaires.

Cliquer sur n'importe quelle ligne ouvre la trace complète, y compris le prompt, la réponse, les comptes de tokens et le timing, rendant simple le débogage des échecs et l'amélioration des prompts ou du choix du modèle.

Langsmith

LangSmith est la plateforme d'observabilité de LangChain pour surveiller, déboguer et évaluer les applications LLM. Elle trace automatiquement chaque appel LLM, capture les prompts et les sorties, suit les coûts et la latence, et permet une évaluation systématique grâce à des tests basés sur des ensembles de données. LangSmith s'intègre nativement avec LangChain mais prend en charge toute application LLM via son SDK.

Résultats d'évaluation par échantillon

Figure 6 : Image montrant l'évaluation du cas de test individuel sur les prédictions et les métriques de performance.

Les résultats de prédiction individuels sont affichés à côté des sorties attendues, vous permettant d'identifier où le modèle fait des erreurs. La comparaison des prédictions attendues par rapport aux prédictions réelles révèle la confusion entre des catégories sémantiquement similaires. La latence par requête et les comptes de tokens montrent quels types d'entrée sont plus coûteux à traiter, permettant l'optimisation des requêtes lentes ou coûteuses.

Volume des traces et surveillance de la santé

Figure 7 : Graphique montrant la visualisation des traces du projet suivant les taux de succès et d'erreur au fil du temps.

La santé de l'application est affichée à travers les tendances du volume de traces et les ratios de succès/erreur au fil du temps. Différentes vues sont disponibles pour analyser les appels LLM, les tendances de coûts, les invocations d'outils ou les scores de feedback. Des problèmes tels que des pics d'erreur ou des augmentations de coûts deviennent visibles, indiquant des problèmes nécessitant une investigation.

Comparaison des modèles et de la configuration

Figure 8 : Vue de comparaison d'expérience montrant les métriques de performance sur plusieurs exécutions de test.

Différents modèles peuvent être comparés côte à côte sur le même ensemble de données de test. Les compromis entre la précision, la latence (P50/P99) et l'efficacité des tokens sont affichés visuellement. Identifier quelle configuration répond le mieux aux exigences – que ce soit pour maximiser la précision ou minimiser les coûts et le temps de réponse – est simple grâce à ces comparaisons.

Langfuse

Langfuse est une plateforme d'observabilité LLM open-source conçue pour surveiller, déboguer et évaluer les applications de modèles de langage. Disponible en solutions auto-hébergées et cloud, Langfuse fournit un traçage complet avec capture automatique des prompts, des sorties, des coûts et de la latence.

La plateforme prend en charge tout framework LLM grâce à son SDK flexible et offre des capacités d'évaluation intégrées, y compris LLM-as-a-judge pour l'évaluation automatisée de la qualité. Langfuse suit les versions de prompts à travers les exécutions, permettant la comparaison des métriques de performance entre différentes formulations.

La collecte de feedback utilisateur via des notations pouce vers le haut/pouce vers le bas aide à identifier les sorties de haute et basse qualité, tandis que le score personnalisé permet de suivre des métriques spécifiques à l'application. Les évaluations automatisées peuvent traiter des milliers de traces à des taux d'échantillonnage configurables, permettant une surveillance continue de la qualité à grande échelle sans examen manuel de chaque sortie.

Vue détaillée des traces

Figure 10 : Journaux de traces montrant les détails des appels API avec des données de performance et de coût.

Les traces individuelles affichent les détails d'exécution complets pour chaque appel LLM. La vue de trace montre les mesures de latence exactes, la consommation de tokens (tokens de prompt et de complétion séparément) et les coûts calculés par requête.

La configuration du modèle est préservée, y compris la température, max_tokens et d'autres paramètres. La section Aperçu affiche le prompt complet envoyé au modèle à côté de la réponse complète, vous permettant de comprendre précisément ce que le modèle a reçu et généré.

Cette visibilité granulaire permet le débogage d'échecs spécifiques en examinant la paire entrée-sortie précise qui a causé une erreur.

Tableau de vue d'ensemble des traces

Figure 11 : Inspection de trace individuelle montrant les détails de la requête et la réponse du modèle.

Toutes les traces sont agrégées dans un tableau filtrable affichant les sorties, les niveaux d'observation, la latence, l'utilisation des tokens et les coûts totaux. Chaque ligne représente un appel LLM unique avec des niveaux d'observation codés par couleur indiquant la hiérarchie ou l'importance de la trace. Les comptes de tokens affichent à la fois les tokens de prompt et de complétion, ainsi que les totaux, tandis que les calculs de coûts sont automatiquement calculés en fonction du modèle utilisé.

Sélecteur de colonnes permet de personnaliser les métriques affichées, et les filtres permettent de réduire les traces par environnement, plage de temps ou autres critères. Cette vue tabulaire rend simple l'identification de modèles tels que des requêtes constamment lentes ou des requêtes inattendument coûteuses.

Braintrust

Braintrust est une plateforme d'observabilité LLM combinant évaluation et surveillance de production. La plateforme permet de tester des modèles contre des ensembles de données, de comparer différents prompts ou configurations et de suivre les métriques de qualité grâce à un score automatisé. Des fonctions d'évaluation intégrées et personnalisées mesurent la précision, la pertinence ou des critères spécifiques au domaine, avec des résultats affichés dans des tableaux de comparaison montrant les différences de performance entre les versions.

Pour la surveillance de production, Braintrust suit les métriques en temps réel incluant la latence, les coûts et les scores de qualité personnalisés à mesure que le trafic traverse les applications. Les alertes se déclenchent lorsque les seuils de qualité sont dépassés ou que les garde-fous de sécurité sont violés. Brainstore, le système de stockage de journaux de la plateforme, ingère les journaux d'application à grande échelle avec une recherche optimisée pour les interactions IA. Le tableau de bord affiche les métriques agrégées à travers les expériences et les exécutions de production, capturant le suivi des coûts, l'utilisation des tokens et les métadonnées de réponse pour les requêtes d'évaluation et de production.

Helicone

Helicone est une plateforme d'observabilité basée sur proxy qui surveille les applications LLM en acheminant les requêtes API via son serveur proxy. L'intégration ne nécessite que de changer l'URL de base sans installation de SDK ni modifications de code. La plateforme capture automatiquement les requêtes, les réponses, les coûts et l'utilisation des tokens pour surveiller le comportement de l'application.

Le tableau de bord affiche les volumes totaux de requêtes, les coûts agrégés et la consommation de tokens sur tous les appels API. Les journaux de requêtes montrent les prompts d'entrée complets et les sorties de modèle, permettant l'investigation de prédictions ou d'erreurs spécifiques. Le suivi des coûts décompose les dépenses par type de modèle, utilisateur ou balises personnalisées pour identifier les opérations coûteuses. La mise en cache intégrée détecte les requêtes dupliquées et sert les réponses mises en cache, réduisant à la fois les coûts API et les temps de réponse. La limitation de débit fixe des plafonds d'utilisation par utilisateur ou point de terminaison pour éviter les pics de dépenses inattendus.

La plateforme se concentre sur la surveillance des appels API individuels – chaque requête apparaît comme une entrée de journal séparée sans support intégré pour regrouper les appels connexes ou visualiser les séquences. Cela rend Helicone pratique pour des applications telles que des appels LLM indépendants (par exemple, chatbots à tour unique), la génération de contenu par lots ou des tâches de classification, mais moins adapté au suivi des workflows multi-étapes où la compréhension des relations entre les appels séquentiels est importante.

Qu'est-ce que l'observabilité LLM ?

L'observabilité LLM est la pratique de collecte et d'interprétation de données continues à partir de modèles de langage pour comprendre comment ils se comportent lors de l'utilisation dans le monde réel. Elle se concentre sur la collecte de métriques, de traces et de journaux qui montrent comment les LLM répondent à différents prompts, outils et appels API externes.

Puisque les modèles de langage fonctionnent par raisonnement probabiliste, leurs processus internes ne peuvent pas être inspectés directement. Cela rend la surveillance LLM dépendante de l'examen des sorties LLM, des entrées LLM et des étapes intermédiaires qui apparaissent dans les workflows agentic. En étudiant ces traces, les développeurs LLM obtiennent une visibilité sur la performance du système, le comportement du modèle et les modèles d'utilisation qui influencent la performance de l'application et la qualité de la sortie.

L'observabilité LLM est vitale pour plusieurs raisons :

• Assurance qualité : Les grands modèles de langage peuvent produire des sorties incorrectes ou de faible qualité pour diverses raisons, y compris des prompts peu clairs, des données dérivantes ou un comportement utilisateur inattendu. La surveillance des prompts et des réponses au fil du temps aide à suivre les métriques d'évaluation telles que la correction, la cohérence, la pertinence et la factualité. Cela permet aux équipes de détecter lorsque les sorties LLM commencent à décliner en qualité de réponse ou lorsque le modèle commence à générer des hallucinations. À mesure que l'utilisation LLM s'étend à travers les workflows d'entreprise, assurer une précision constante devient un défi commun.
• Dépannage : Lorsque des problèmes se produisent dans les applications LLM, les causes profondes peuvent provenir de nombreux domaines. Les exemples incluent des prompts mal réglés, un fine-tuning défectueux, des appels API externes échoués ou des erreurs de logique à l'intérieur des workflows d'agents multi-étapes. En collectant des traces LLM qui montrent les étapes intermédiaires, les développeurs peuvent effectuer une analyse de cause racine efficacement et identifier l'étape exacte où le comportement a divergé. Cela réduit le besoin d'intervention humaine et raccourcit le temps de suivi des erreurs.
• Optimisation : Le suivi de la performance du système, de l'utilisation des ressources et de l'utilisation des tokens aide les organisations à identifier les goulots d'étranglement et à améliorer la performance LLM. Les équipes peuvent mesurer la latence, le débit, l'utilisation de la mémoire et les taux d'erreur pour comprendre comment les LLM se comportent sous des niveaux de charge variables. Ils peuvent également suivre les tokens pour contrôler les coûts et examiner les modèles d'utilisation pour améliorer la performance et l'efficacité coût. La surveillance continue de ces métriques clés est particulièrement précieuse dans la génération augmentée par récupération et les workflows d'agents, où les goulots d'étranglement de performance émergent souvent d'appels d'outils inefficaces ou d'allers-retours inutiles pendant le raisonnement.

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Catégories de métriques principales

Les outils d'observabilité LLM regroupent généralement les métriques pertinentes en trois catégories qui soutiennent à la fois les équipes de développement logiciel et les équipes opérationnelles.

Métriques de performance système

• Latence : Mesure le temps entre la réception d'un prompt et la livraison d'une réponse.
• Débit : Indique combien de requêtes le modèle peut traiter dans une période donnée.
• Taux d'erreur : Révèlent à quelle fréquence le système renvoie des réponses invalides ou échouées.

Métriques d'utilisation des ressources

• Consommation CPU et GPU : Aident à comprendre comment le système utilise efficacement le matériel.
• Utilisation de la mémoire : Affecte les décisions de mise à l'échelle et la planification de la capacité.
• Utilisation des tokens : Influence l'efficacité des coûts et aide les équipes à contrôler les coûts lors d'une utilisation LLM intensive.
• Compromis débit-latence : Montrent comment le système équilibre la vitesse et le volume de traitement.

Métriques de comportement du modèle

• Correction, factualité et qualité de réponse : Pour identifier les sorties de faible qualité.
• Engagement utilisateur et feedback utilisateur : Fournissent des insights sur la façon dont le modèle répond aux besoins des utilisateurs.
• Métriques de fidélité et d'ancrage : Réfléchissent à quel point le modèle adhère au matériel source.

Observabilité manuelle vs autonome

Compter sur l'observation manuelle présente plusieurs défis. Les grands modèles de langage génèrent de grands volumes de données, et les chaînes de raisonnement multi-étapes produisent de nombreux journaux et traces. Le besoin de surveillance en temps réel augmente la complexité opérationnelle, et même les équipes expérimentées peinent à examiner chaque appel LLM sans manquer des signaux essentiels. Les workflows manuels rendent également difficile de suivre les changements continus dans le comportement utilisateur et les variations de prompts.

Les systèmes d'observabilité autonome répondent à ces défis en utilisant des agents logiciels qui analysent continuellement l'activité LLM. Ces agents détectent les anomalies, diagnostiquent les problèmes et effectuent une analyse de cause racine sans intervention humaine constante. Les évaluations automatisées aident également à identifier les comportements à risque, tels que l'injection de prompts.

Un système de ce type soutient la surveillance continue et assure un suivi cohérent des métriques d'évaluation sur l'ensemble du modèle. En conséquence, les organisations bénéficient d'un dépannage plus rapide, d'une meilleure performance de l'application et d'un meilleur contrôle sur les risques opérationnels.

Fonctionnalités des outils d'observabilité LLM

Évaluations de qualité et de sécurité

• Détection d'hallucinations pour identifier lorsque le modèle s'écarte des données fiables.
• Détection d'injection de prompts et de jailbreak pour répondre aux préoccupations de sécurité.
• Score de toxicité et évaluations de sécurité qui soutiennent la conformité et la réduction des risques.
• Clustering qui regroupe les sorties LLM similaires pour identifier la dérive au fil du temps.

Fonctionnalités d'expérimentation

• Tests A/B pour la gestion des prompts et les changements de configuration.
• Comparaison rapide sur plusieurs modèles LLM ou paramètres.
• Évaluation de la précision, de la consommation de tokens et de la latence avant le déploiement.
• Test des changements de modèle contre des scénarios réels en utilisant des données similaires à la production.

Corrélation avec l'infrastructure

• Connexion des traces LLM aux données de surveillance de performance des applications backend.
• Liaison du temps de réponse et de la qualité de réponse aux sessions utilisateurs réelles.
• Identification de la façon dont la performance du système affecte la performance LLM et la stabilité de l'application.

LLMOps et gouvernance

• Garde-fous qui filtrent les prompts non sûrs et bloquent les réponses nuisibles.
• Tableaux de bord pour suivre l'exposition PII, les hallucinations et les violations de sécurité.
• Outils qui soutiennent la conformité, les rapports et l'analyse des incidents de sécurité.

Observabilité pour les workflows agentic

À mesure que les LLM alimentent les workflows d'agents multi-étapes, les exigences d'observabilité s'étendent au-delà des paires requête-réponse uniques. Les applications agentic introduisent des couches supplémentaires de complexité qui nécessitent des approches de traçage dédiées.

Dimensions clés d'observabilité pour les agents :

• Traces de planification et de raisonnement : Visibilité sur la façon dont l'agent décompose les tâches, sélectionne des actions et affine son approche en fonction des résultats intermédiaires
• Surveillance des appels d'outils : Suivi des appels API externes, des requêtes de base de données et des exécutions de fonctions pour identifier les goulots d'étranglement de latence ou les échecs
• Traces de transfert : Pour les systèmes multi-agents, surveillance de la façon dont les tâches sont transférées entre les agents et si le contexte est préservé correctement
• Évolution de l'état : Compréhension de la façon dont la mémoire et le contexte changent à travers plusieurs tours au sein d'une session

Ensemble, ces dimensions forment la base de la surveillance agentic. Les outils d'observabilité LLM tels que Langsmith, Langfuse, AgentOps et Weights & Biases fournissent des vues de traçage spécifiques aux agents qui affichent des graphiques d'exécution complets.

FAQ

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Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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Recherche effectuée par

Nazlı Şipi

Chercheur en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle possède une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des ensembles de données complexes en informations exploitables.

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