LLM Ferramentas de Observabilidade: Weights & Biases, Langsmith

Aplicações baseadas em LLM estão se tornando mais capazes e cada vez mais complexas, tornando seu comportamento mais difícil de interpretar.

Cada saída do modelo resulta de prompts, interações com ferramentas, etapas de recuperação e raciocínio probabilístico que não podem ser inspecionados diretamente. A observabilidade de LLM aborda esse desafio ao fornecer visibilidade contínua sobre como os modelos operam em condições do mundo real. Ela permite que organizações monitorem qualidade, detectem falhas, solucionem problemas em fluxos de trabalho de múltiplas etapas e gerenciem desempenho e custos.

Weights & Biases (W&B Weave)

O W&B Weave é a plataforma de observabilidade de LLM da Weights & Biases para monitorar, avaliar e otimizar aplicações de modelos de linguagem. O Weave rastreia automaticamente cada chamada de LLM usando o decorador @weave.op, capturando entradas, saídas, custos, latência e métricas de avaliação sem configuração manual.

A plataforma rastreia o uso de tokens e calcula custos automaticamente, monitora tempos de resposta para detectar consultas lentas e mede a precisão comparando previsões com resultados esperados. Diferentes experimentos podem ser comparados lado a lado para ver qual modelo ou prompt tem melhor desempenho. O rastreamento de erros mostra quais previsões falharam e por quê, enquanto o controle automático de versão preserva todas as alterações de configuração para reprodutibilidade. Isso facilita testar diferentes abordagens, identificar o que funciona melhor e depurar problemas quando os modelos cometem erros.

Painel de Resumo de Pontuação

Figura 1: Gráficos mostrando o painel de métricas de desempenho do modelo, rastreando tendências de precisão, custo e latência ao longo do tempo.

As métricas de desempenho são exibidas em todos os testes de avaliação. Custo total, uso de tokens e tempos de resposta são mostrados com gráficos indicando mudanças ao longo do tempo. Métricas personalizadas, como precisão e taxas de erro, aparecem em painéis separados. Linhas de tendência ajudam a identificar quando o desempenho piora ou os custos aumentam inesperadamente, com o painel sendo atualizado automaticamente conforme novos testes são concluídos.

Visualização de Rastreamentos

Figura 2: Tabela de rastreamento de avaliação mostrando versões do modelo e seus resultados de classificação de intenção.

Cada execução de teste é salva com detalhes completos. Cada rastreamento mostra qual modelo foi usado, qual prompt foi enviado e todas as configurações. Indicadores de sucesso ou falha indicam se os testes foram concluídos corretamente. A coluna de prompt exibe o texto enviado ao modelo para verificação. Esse registro permite comparar diferentes versões lado a lado, ver o que mudou entre execuções e repetir qualquer teste usando sua configuração salva.

Quadro de Líderes de Comparação de Modelos

Figura 3: Imagem mostrando o quadro de líderes comparando versões do modelo classificador de intenção em métricas de precisão e latência.

Diferentes modelos e configurações podem ser comparados nos mesmos dados de teste. As colunas mostram precisão, previsões corretas, pontuações e tempos de resposta. A codificação por cores destaca os melhores desempenhos em verde. Essa comparação revela compensações, como maior precisão ao custo de velocidade mais lenta ou respostas mais rápidas com ligeira redução na precisão, ajudando a escolher qual configuração funciona melhor para as necessidades de produção.

Controle de Versão do Modelo

Figura 4: Painel de configuração do classificador de intenção mostrando configurações do modelo e detalhes da versão.

Cada alteração de configuração cria automaticamente uma nova versão, mantendo um histórico completo. Os detalhes da versão mostram quando as alterações ocorreram, quem as fez e o armazenamento usado. A aba Valores exibe as configurações exatas, incluindo nome do modelo, parâmetros e versões de funções. Esse controle de versão garante que qualquer teste possa ser repetido com configurações idênticas, permite rastrear como o desempenho mudou ao longo do tempo e permite voltar a versões antigas se necessário.

Resultados Detalhados de Avaliação

Figura 5: Resultados de avaliação mostrando casos de teste individuais com intenções previstas e pontuações de precisão.

Os resultados individuais de teste são mostrados para cada amostra. A seção Pontuações resume o total de previsões corretas, porcentagem de precisão e pontuações personalizadas.

A tabela Resultados exibe cada consulta com sua resposta esperada e a previsão do modelo, usando marcas de verificação para respostas corretas e marcas X para respostas incorretas. Previsões falhas são fáceis de identificar, muitas vezes mostrando padrões como confusão entre categorias semelhantes.

Clicar em qualquer linha abre o rastreamento completo, incluindo o prompt, resposta, contagem de tokens e tempo, tornando fácil depurar falhas e melhorar prompts ou seleção de modelo.

Langsmith

O LangSmith é a plataforma de observabilidade da LangChain para monitorar, depurar e avaliar aplicações de LLM. Ele rastreia automaticamente cada chamada de LLM, captura prompts e saídas, rastreia custos e latência e permite avaliação sistemática por meio de testes baseados em conjuntos de dados. O LangSmith se integra nativamente ao LangChain, mas suporta qualquer aplicação LLM por meio de seu SDK.

Resultados de Avaliação por Amostra

Figura 6: Imagem mostrando a avaliação de caso de teste individual em previsões e métricas de desempenho.

Os resultados individuais de previsão são exibidos ao lado das saídas esperadas, permitindo identificar onde o modelo comete erros. Comparar saídas esperadas com previsões reais revela confusão entre categorias semanticamente semelhantes. A latência por consulta e a contagem de tokens mostram quais tipos de entrada são mais caros para processar, permitindo otimizar consultas lentas ou caras.

Monitoramento de Volume e Saúde de Rastreamentos

Figura 7: Gráfico mostrando a visualização de rastreamentos do projeto rastreando taxas de sucesso e erro ao longo do tempo.

A saúde da aplicação é mostrada por meio de tendências de volume de rastreamentos e razões de sucesso/erro ao longo do tempo. Diferentes visualizações estão disponíveis para analisar chamadas de LLM, tendências de custo, invocações de ferramentas ou pontuações de feedback. Problemas como picos de erro ou aumento de custo tornam-se visíveis, indicando problemas que precisam de investigação.

Comparação de Modelo e Configuração

Figura 8: Visualização de comparação de experimentos mostrando métricas de desempenho em múltiplas execuções de teste.

Diferentes modelos podem ser comparados lado a lado no mesmo conjunto de dados de teste. Compensações entre precisão, latência (P50/P99) e eficiência de tokens são exibidas visualmente. Identificar qual configuração atende melhor aos requisitos – seja maximizando precisão ou minimizando custo e tempo de resposta – é simples por meio dessas comparações.

Langfuse

O Langfuse é uma plataforma de observabilidade de LLM de código aberto projetada para monitorar, depurar e avaliar aplicações de modelos de linguagem. Disponível como soluções auto-hospedadas e em nuvem, o Langfuse fornece rastreamento abrangente com captura automática de prompts, saídas, custos e latência.

A plataforma suporta qualquer framework de LLM por meio de seu SDK flexível e oferece recursos de avaliação integrados, incluindo LLM-como-juiz para avaliação automatizada de qualidade. O Langfuse rastreia versões de prompts entre execuções, permitindo comparação de métricas de desempenho entre diferentes formulações.

A coleta de feedback do usuário por meio de avaliações de polegar para cima/para baixo ajuda a identificar saídas de alta e baixa qualidade, enquanto pontuações personalizadas permitem rastrear métricas específicas da aplicação. Avaliações automatizadas podem processar milhares de rastreamentos em taxas de amostragem configuráveis, permitindo monitoramento contínuo de qualidade em larga escala sem revisão manual de cada saída.

Visualização Detalhada de Rastreamento

Figura 10: Logs de rastreamento mostrando detalhes da chamada de API com dados de desempenho e custo.

Rastreamentos individuais exibem detalhes completos de execução para cada chamada de LLM. A visualização de rastreamento mostra medições exatas de latência, consumo de tokens (tokens de prompt e conclusão separadamente) e custos calculados por solicitação.

A configuração do modelo é preservada, incluindo temperatura, max_tokens e outros parâmetros. A seção Visualização exibe o prompt completo enviado ao modelo junto com a resposta completa, permitindo entender exatamente o que o modelo recebeu e gerou.

Essa visibilidade granular permite depurar falhas específicas examinando o par entrada-saída exato que causou um erro.

Tabela de Visão Geral de Rastreamentos

Figura 11: Inspeção de rastreamento individual mostrando detalhes da solicitação e resposta do modelo.

Todos os rastreamentos são agregados em uma tabela filtrável que mostra saídas, níveis de observação, latência, uso de tokens e custos totais. Cada linha representa uma única chamada de LLM com níveis de observação codificados por cores indicando hierarquia ou importância do rastreamento. As contagens de tokens exibem tanto tokens de prompt quanto de conclusão, juntamente com totais, enquanto os cálculos de custo são automaticamente calculados com base no modelo usado.

O seletor de colunas permite personalizar as métricas exibidas, e filtros permitem restringir rastreamentos por ambiente, intervalo de tempo ou outros critérios. Essa visualização tabular facilita identificar padrões, como consultas consistentemente lentas ou solicitações inesperadamente caras.

Braintrust

O Braintrust é uma plataforma de observabilidade de LLM que combina avaliação e monitoramento em produção. A plataforma permite testar modelos contra conjuntos de dados, comparar diferentes prompts ou configurações e rastrear métricas de qualidade por meio de pontuação automatizada. Funções de avaliação integradas e personalizadas medem precisão, relevância ou critérios específicos do domínio, com resultados exibidos em tabelas de comparação mostrando diferenças de desempenho entre versões.

Para monitoramento em produção, o Braintrust rastreia métricas em tempo real, incluindo latência, custo e pontuações de qualidade personalizadas conforme o tráfego flui pelas aplicações. Alertas são acionados quando os limites de qualidade são ultrapassados ou quando as proteções de segurança são violadas. O Brainstore, sistema de armazenamento de logs da plataforma, ingere logs de aplicações em larga escala com busca otimizada para interações de IA. O painel exibe métricas agregadas em experimentos e execuções em produção, capturando rastreamento de custos, uso de tokens e metadados de resposta para solicitações de avaliação e produção.

Helicone

O Helicone é uma plataforma de observabilidade baseada em proxy que monitora aplicações de LLM roteando solicitações de API por meio de seu servidor proxy. A integração requer apenas alterar a URL base, sem instalação de SDK ou modificações de código. A plataforma captura automaticamente solicitações, respostas, custos e uso de tokens para monitorar o comportamento da aplicação.

O painel exibe volumes totais de solicitação, custos agregados e consumo de tokens em todas as chamadas de API. Os logs de solicitação mostram prompts de entrada completos e saídas do modelo, permitindo investigar previsões ou erros específicos. O rastreamento de custos detalha os gastos por tipo de modelo, usuário ou tags personalizadas para identificar operações caras. O cache integrado detecta solicitações duplicadas e fornece respostas em cache, reduzindo tanto os custos da API quanto os tempos de resposta. O limite de taxa define limites de uso por usuário ou endpoint para evitar picos inesperados de gastos.

A plataforma foca em monitorar chamadas individuais de API – cada solicitação aparece como uma entrada de log separada sem suporte integrado para agrupar chamadas relacionadas ou visualizar sequências. Isso torna o Helicone prático para aplicações como chamadas independentes de LLM (por exemplo, chatbots de turno único), geração de conteúdo em lote ou tarefas de classificação, mas menos adequado para rastrear fluxos de trabalho de múltiplas etapas onde entender as relações entre chamadas sequenciais é importante.

O que é observabilidade de LLM?

A observabilidade de LLM é a prática de coletar e interpretar dados contínuos de modelos de linguagem grandes para entender como eles se comportam durante o uso no mundo real. Ela foca em reunir métricas, rastreamentos e logs que mostram como os LLMs respondem a diferentes prompts, ferramentas e chamadas externas de API.

Como os modelos de linguagem operam por meio de raciocínio probabilístico, seus processos internos não podem ser inspecionados diretamente. Isso torna o monitoramento de LLM dependente da revisão de saídas de LLM, entradas de LLM e as etapas intermediárias que aparecem em fluxos de trabalho agente. Ao estudar esses rastreamentos, os desenvolvedores de LLM ganham visibilidade sobre o desempenho do sistema, o comportamento do modelo e os padrões de uso que influenciam o desempenho da aplicação e a qualidade da saída.

A observabilidade de LLM é vital por várias razões:

• Garantia de qualidade: Modelos de linguagem grandes podem produzir saídas incorretas ou de baixa qualidade por uma ampla variedade de razões, incluindo prompts pouco claros, dados desviados ou comportamento inesperado do usuário. Monitorar prompts e respostas ao longo do tempo ajuda a rastrear métricas de avaliação como correção, coerência, relevância e factualidade. Isso permite que equipes detectem quando as saídas de LLM começam a declinar em qualidade de resposta ou quando o modelo começa a gerar alucinações. À medida que o uso de LLM se expande pelos fluxos de trabalho empresariais, garantir precisão consistente torna-se um desafio comum.
• Solução de problemas: Quando ocorrem problemas em aplicações de LLM, as causas raiz podem vir de muitas áreas. Exemplos incluem prompts mal ajustados, ajuste fino com falhas, chamadas externas de API com falha ou erros de lógica dentro de fluxos de trabalho de agentes de múltiplas etapas. Ao coletar rastreamentos de LLM que mostram etapas intermediárias, os desenvolvedores podem realizar análise de causa raiz de forma eficiente e identificar exatamente em que estágio o comportamento divergiu. Isso reduz a necessidade de intervenção humana e encurta o tempo de rastreamento de erros.
• Otimização: Rastrear desempenho do sistema, uso de recursos e uso de tokens ajuda organizações a identificar gargalos e melhorar o desempenho de LLM. As equipes podem medir latência, taxa de transferência, uso de memória e taxas de erro para entender como os LLMs se comportam sob diferentes níveis de carga. Elas também podem rastrear tokens para controlar custos e revisar padrões de uso para melhorar desempenho e custo eficiência. O monitoramento contínuo dessas métricas-chave é especialmente valioso em geração aumentada por recuperação e fluxos de trabalho de agentes, onde gargalos de desempenho muitas vezes surgem de chamadas de ferramentas ineficientes ou voltas desnecessárias durante o raciocínio.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Categorias principais de métricas

Ferramentas de observabilidade de LLM normalmente agrupam métricas relevantes em três categorias que apoiam tanto equipes de desenvolvimento de software quanto equipes operacionais.

Métricas de desempenho do sistema

• Latência: Mede o tempo entre receber um prompt e entregar uma resposta.
• Taxa de transferência: Indica quantas solicitações o modelo pode processar em um determinado período.
• Taxas de erro: Revelam com que frequência o sistema retorna respostas inválidas ou falhas.

Métricas de utilização de recursos

• Consumo de CPU e GPU: Ajudam a entender quão eficientemente o sistema usa o hardware.
• Uso de memória: Afeta decisões de escalonamento e planejamento de capacidade.
• Uso de tokens: Influencia a eficiência de custo e ajuda as equipes a controlar custos durante uso intenso de LLM.
• Compensações entre taxa de transferência e latência: Mostram como o sistema equilibra velocidade e volume de processamento.

Métricas de comportamento do modelo

• Correção, factualidade e qualidade da resposta: Para identificar saídas de baixa qualidade.
• Engajamento do usuário e feedback do usuário: Fornecem insights sobre quão bem o modelo atende às necessidades do usuário.
• Métricas de fidelidade e fundamentação: Refletem quão fielmente o modelo adere ao material de origem.

Observabilidade manual vs. autônoma

Confiar na observação manual apresenta vários desafios. Modelos de linguagem grandes geram grandes volumes de dados, e cadeias de raciocínio de múltiplas etapas produzem inúmeros logs e rastreamentos. A necessidade de monitoramento em tempo real aumenta a complexidade operacional, e até equipes experientes têm dificuldade em revisar cada chamada de LLM sem perder sinais essenciais. Fluxos de trabalho manuais também tornam difícil acompanhar mudanças contínuas no comportamento do usuário e variações de prompt.

Sistemas de observabilidade autônomos abordam esses desafios usando agentes de software que analisam continuamente a atividade de LLM. Esses agentes detectam anomalias, diagnosticam problemas e realizam análise de causa raiz sem intervenção humana constante. Avaliações automatizadas também ajudam a identificar comportamentos arriscados, como injeção de prompt.

Um sistema desse tipo suporta monitoramento contínuo e garante rastreamento consistente de métricas de avaliação em todo o modelo. Como resultado, organizações se beneficiam de solução de problemas mais rápida, melhoria do desempenho da aplicação e melhor controle sobre riscos operacionais.

Recursos de ferramentas de observabilidade de LLM

Avaliações de qualidade e segurança

• Detecção de alucinação para identificar quando o modelo se desvia de dados confiáveis.
• Detecção de injeção de prompt e jailbreak para abordar preocupações de segurança.
• Pontuação de toxicidade e avaliações de segurança que apoiam conformidade e redução de riscos.
• Agrupamento que agrupa saídas semelhantes de LLM para identificar desvios ao longo do tempo.

Recursos de experimentação

• Testes A/B para gerenciamento de prompts e alterações de configuração.
• Comparação rápida entre múltiplos modelos LLM ou parâmetros.
• Avaliação de precisão, consumo de tokens e latência antes da implantação.
• Testar alterações de modelo contra cenários do mundo real usando dados semelhantes à produção.

Correlação com infraestrutura

• Conectar rastreamentos de LLM aos dados de monitoramento de desempenho do aplicativo backend.
• Vincular tempo de resposta e qualidade da resposta a sessões reais de usuários.
• Identificar como o desempenho do sistema afeta o desempenho de LLM e a estabilidade da aplicação.

LLMOps e governança

• Proteções que filtram prompts inseguros e bloqueiam respostas prejudiciais.
• Painéis para rastrear exposição de PII, alucinações e violações de segurança.
• Ferramentas que apoiam conformidade, relatórios e análise de incidentes de segurança.

Observabilidade para fluxos de trabalho agente

À medida que LLMs impulsionam fluxos de trabalho de agentes de múltiplas etapas, os requisitos de observabilidade se expandem além de pares simples de solicitação-resposta. Aplicações agente introduzem camadas adicionais de complexidade que exigem abordagens dedicadas de rastreamento.

Dimensões-chave de observabilidade para agentes:

• Rastreamentos de planejamento e raciocínio: Visibilidade sobre como o agente divide tarefas, seleciona ações e refina sua abordagem com base em resultados intermediários
• Monitoramento de chamadas de ferramentas: Rastrear chamadas externas de API, consultas de banco de dados e execuções de funções para identificar gargalos de latência ou falhas
• Rastreamento de transferência: Para sistemas multiagente, monitorar como tarefas são transferidas entre agentes e se o contexto é preservado corretamente
• Evolução de estado: Entender como a memória e o contexto mudam ao longo de múltiplos turnos dentro de uma sessão

Juntas, essas dimensões formam a base do monitoramento agente. Ferramentas de observabilidade de LLM como Langsmith, Langfuse, AgentOps e Weights & Biases fornecem visualizações específicas de rastreamento para agentes que exibem gráficos completos de execução.

Perguntas frequentes

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Sıla Ermut

Analista do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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Pesquisado por

Nazlı Şipi

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela possui experiência prévia em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.

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