LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith

LLM uygulamaları, tek turlu sohbetlerden araçları kullanan, veritabanlarını sorgulayan ve diğer modellerle koordine olan çok adımlı ajanlara doğru genişledi; bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırıyor.

LLM gözlemlenebilirliği, bu karmaşık iş akışlarına sürekli görünürlük sağlayarak kuruluşların kaliteyi izlemesine, hataları tespit etmesine, sorunları gidermesine ve performans ile maliyetleri yönetmesine yardımcı olur.

LLM gözlemlenebilirlik araçları özellik karşılaştırması

Weights & Biases (W&B Weave)

W&B Weave, Weights & Biases'in LLM gözlemlenebilirlik platformudur; dil modeli uygulamalarını izlemek, değerlendirmek ve optimize etmek için kullanılır. Weave, @weave.op dekoratörünü kullanarak her LLM çağrısını otomatik olarak izler; girişleri, çıkışları, maliyetleri, gecikmeyi ve değerlendirme metriklerini manuel kurulum olmadan yakalar.

Platform, token kullanımını izler ve maliyetleri otomatik hesaplar; yavaş sorguları yakalamak için yanıt sürelerini izler ve tahminleri beklenen sonuçlarla karşılaştırarak doğruluğu ölçer. Farklı deneyler, hangi modelin veya prompt'un daha iyi performans gösterdiğini görmek için yan yana karşılaştırılabilir. Hata takibi hangi tahminlerin başarısız olduğunu ve nedenini gösterirken, otomatik sürümleme tekrarlanabilirlik için her yapılandırma değişikliğini korur. Bu, farklı yaklaşımları test etmeyi, en iyi neyin çalıştığını belirlemeyi ve modeller hata yaptığında sorunları ayıklamayı kolaylaştırır.

Skor Özeti Panosu

Şekil 1: Zaman içinde doğruluk, maliyet ve gecikme eğilimlerini izleyen model performans metrikleri panosunu gösteren grafikler.

Performans metrikleri tüm değerlendirme çalıştırmalarında gösterilir. Toplam maliyet, token kullanımı ve yanıt süreleri, değişiklikleri gösteren grafiklerle birlikte görüntülenir. Doğruluk ve hata oranları gibi özel metrikler ayrı panolarda görünür. Yeni testler tamamlandıkça pano otomatik olarak güncellenirken, eğilim çizgileri performansın ne zaman kötüleştiğini veya maliyetlerin beklenmedik şekilde arttığını fark etmeye yardımcı olur.

İzler Görünümü

Şekil 2: Model sürümlerini ve niyet sınıflandırma sonuçlarını gösteren değerlendirme izi tablosu.

Her test çalıştırması eksiksiz ayrıntılarla kaydedilir. Her iz, hangi modelin kullanıldığını, hangi prompt'un gönderildiğini ve tüm ayarları gösterir. Başarı veya başarısızlık göstergeleri, testlerin doğru tamamlanıp tamamlanmadığını belirtir. Prompt sütunu, doğrulama için modele gönderilen metni görüntüler. Bu günlük kaydı, farklı sürümleri yan yana karşılaştırmaya, çalıştırmalar arasında neyin değiştiğini görmeye ve kayıtlı yapılandırmayı kullanarak herhangi bir testi tekrarlamaya olanak tanır.

Model Karşılaştırma Sıralaması

Şekil 3: Doğruluk ve gecikme metrikleri açısından niyet sınıflandırıcı model sürümlerini karşılaştıran lider tablosunu gösteren görüntü.

Farklı modeller ve ayarlar aynı test verilerinde karşılaştırılabilir. Sütunlar doğruluk, doğru tahminler, skorlar ve yanıt sürelerini gösterir. Renk kodlaması daha iyi performans gösterenleri yeşil ile vurgular. Bu karşılaştırma, daha yavaş hız pahasına daha yüksek doğruluk veya biraz daha düşük doğrulukla daha hızlı yanıtlar gibi ödünleşimleri ortaya koyarak üretim ihtiyaçları için en iyi çalışan yapılandırmayı seçmeye yardımcı olur.

Model Sürümleme

Şekil 4: Model ayarlarını ve sürüm ayrıntılarını gösteren niyet sınıflandırıcı yapılandırma paneli.

Her yapılandırma değişikliği otomatik olarak yeni bir sürüm oluşturur ve eksiksiz bir geçmiş tutar. Sürüm ayrıntıları, değişikliklerin ne zaman olduğunu, kimin yaptığını ve kullanılan depolamayı gösterir. Değerler sekmesi, model adı, parametreler ve işlev sürümleri dahil kesin ayarları görüntüler. Bu sürümleme, herhangi bir testin aynı ayarlarla tekrarlanabilmesini sağlar, performansın nasıl değiştiğini izlemeye olanak tanır ve gerekirse eski sürümlere geri dönmeyi mümkün kılar.

Ayrıntılı Değerlendirme Sonuçları

Şekil 5: Tahmin edilen niyetler ve doğruluk skorları ile bireysel test senaryolarını gösteren değerlendirme sonuçları.

Her örnek için bireysel test sonuçları gösterilir. Skorlar bölümü toplam doğru tahminleri, doğruluk yüzdesini ve özel skorları özetler.

Sonuçlar tablosu, beklenen yanıtla ve modelin tahminiyle birlikte her sorguyu gösterir; doğru yanıtlar için onay işaretleri, yanlış yanıtlar için X işaretleri kullanır. Başarısız tahminleri tespit etmek kolaydır; genellikle benzer kategoriler arasındaki karışıklık gibi desenler gösterir.

Herhangi bir satıra tıklamak, prompt, yanıt, token sayıları ve zamanlama dahil olmak üzere tam izi açar; böylece hataları ayıklamak ve prompt'ları veya model seçimini iyileştirmek kolaylaşır.

Langsmith

LangSmith, LLM uygulamalarını izlemek, hata ayıklamak ve değerlendirmek için LangChain'in gözlemlenebilirlik platformudur. Her LLM çağrısını otomatik olarak izler, prompt'ları ve çıktıları yakalar, maliyetleri ve gecikmeyi izler ve dataset tabanlı testlerle sistematik değerlendirmeyi sağlar. LangSmith, LangChain ile yerel olarak entegre olur ancak SDK'sı aracılığıyla herhangi bir LLM uygulamasını destekler.

Örnek Bazında Değerlendirme Sonuçları

Şekil 6: Tahminler ve performans metrikleri üzerindeki bireysel test senaryosu değerlendirmesini gösteren görüntü.

Bireysel tahmin sonuçları, beklenen çıktılarla birlikte gösterilir; böylece modelin nerede hata yaptığını belirleyebilirsiniz. Beklenen ile gerçek tahminleri karşılaştırmak, anlamsal olarak benzer kategoriler arasındaki karışıklığı ortaya çıkarır. Sorgu başına gecikme ve token sayıları, hangi giriş türlerinin işlenmesinin daha maliyetli olduğunu göstererek yavaş veya maliyetli sorguların optimize edilmesini sağlar.

İz Hacmi ve Sağlık İzleme

Şekil 7: Zaman içinde başarı ve hata oranlarını izleyen proje izleri görselleştirmesini gösteren grafik.

Uygulama sağlığı, iz hacmi eğilimleri ve başarı/hata oranları aracılığıyla gösterilir. LLM çağrılarını, maliyet eğilimlerini, araç çağrılarını veya geri bildirim skorlarını analiz etmek için farklı görünümler mevcuttur. Hata ani yükselişleri veya maliyet artışları gibi sorunlar görünür hale gelir ve araştırılması gereken problemleri işaret eder.

Model ve Yapılandırma Karşılaştırması

Şekil 8: Birden çok test çalıştırmasında performans metriklerini gösteren deney karşılaştırma görünümü.

Farklı modeller aynı test dataset'inde yan yana karşılaştırılabilir. Doğruluk, gecikme (P50/P99) ve token verimliliği arasındaki ödünleşimler görsel olarak gösterilir. Hangi yapılandırmanın gereksinimleri en iyi karşıladığını belirlemek - ister doğruluğu en üst düzeye çıkarmak ister maliyet ile yanıt süresini en aza indirmek olsun - bu karşılaştırmalarla kolaydır.

Langfuse

Langfuse, dil modeli uygulamalarını izlemek, hata ayıklamak ve değerlendirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur. Hem kendi kendine barındırılan hem de bulut çözümleri olarak sunulan Langfuse, prompt'ların, çıktıların, maliyetlerin ve gecikmenin otomatik yakalanmasıyla kapsamlı izleme sağlar.

Platform, esnek SDK'sı aracılığıyla herhangi bir LLM framework'ünü destekler ve otomatik kalite değerlendirmesi için LLM-as-a-judge dahil yerleşik değerlendirme yetenekleri sunar. Langfuse, çalıştırmalar boyunca prompt sürümlerini izleyerek farklı formülasyonlar arasındaki performans metriklerinin karşılaştırılmasını sağlar.

Başparmak yukarı/aşağı puanlamalarıyla kullanıcı geri bildirimi toplamak, yüksek ve düşük kaliteli çıktıları belirlemeye yardımcı olurken, özel puanlama uygulamaya özgü metriklerin izlenmesine olanak tanır. Otomatik değerlendirmeler, yapılandırılabilir örnekleme oranlarında binlerce izi işleyebilir; böylece her çıktının manuel incelenmesi olmadan ölçekte sürekli kalite izleme sağlanır.

Langfuse, ClickHouse tarafından satın alındı ve açık kaynak kalmaya devam ederken artık ClickHouse'un bir parçası olarak faaliyet gösteriyor.¹

Ayrıntılı İz Görünümü

Şekil 10: API çağrı ayrıntılarını performans ve maliyet verileriyle gösteren iz günlükleri.

Bireysel izler, her LLM çağrısı için eksiksiz yürütme ayrıntılarını gösterir. İz görünümü, kesin gecikme ölçümlerini, token tüketimini (prompt ve tamamlama token'ları ayrı ayrı) ve istek başına hesaplanan maliyetleri gösterir.

Model yapılandırması, sıcaklık, max_tokens ve diğer parametreler dahil olmak üzere korunur. Önizleme bölümü, modele gönderilen tam prompt'u eksiksiz yanıtla birlikte gösterir; böylece modelin tam olarak ne aldığını ve ne ürettiğini anlayabilirsiniz.

Bu ayrıntılı görünürlük, hataya neden olan kesin girdi-çıktı çiftini inceleyerek belirli hataların ayıklanmasını sağlar.

İzler Genel Bakış Tablosu

Şekil 11: İstek ayrıntılarını ve model yanıtını gösteren bireysel iz incelemesi.

Tüm izler, çıktıları, gözlem seviyelerini, gecikmeyi, token kullanımını ve toplam maliyetleri gösteren filtrelenebilir bir tabloda toplanır. Her satır, iz hiyerarşisini veya önemini belirten renk kodlu gözlem seviyeleriyle tek bir LLM çağrısını temsil eder. Token sayıları, toplamlarla birlikte hem prompt hem de tamamlama token'larını gösterir; maliyet hesaplamaları kullanılan modele göre otomatik olarak hesaplanır.

Sütunlar seçicisi görüntülenen metriklerin özelleştirilmesine olanak tanır ve filtreler izleri ortama, zaman aralığına veya başka ölçütlere göre daraltmayı sağlar. Bu tablo görünümü, sürekli yavaş sorgular veya beklenmedik şekilde pahalı istekler gibi desenleri kolayca belirlemeyi sağlar.

Braintrust

Braintrust, değerlendirme ve üretim izlemeyi birleştiren bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur. Platform, modellerin dataset'lere karşı test edilmesini, farklı prompt veya yapılandırmaların karşılaştırılmasını ve otomatik puanlama yoluyla kalite metriklerinin izlenmesini sağlar. Yerleşik ve özel değerlendirme işlevleri doğruluğu, ilgililiği veya alana özgü ölçütleri ölçer; sonuçlar sürümler arası performans farklarını gösteren karşılaştırma tablolarında görüntülenir.

Üretim izleme için Braintrust, uygulamalardan trafik akarken gecikme, maliyet ve özel kalite skorları dahil gerçek zamanlı metrikleri izler. Kalite eşikleri aşıldığında veya güvenlik korumaları ihlal edildiğinde uyarılar tetiklenir. Platformun günlük depolama sistemi olan Brainstore, YZ etkileşimleri için optimize edilmiş arama ile uygulama günlüklerini ölçekte toplar. Pano, deneyler ve üretim çalıştırmaları genelinde toplanan metrikleri görüntüleyerek hem değerlendirme hem de üretim istekleri için maliyet takibini, token kullanımını ve yanıt meta verilerini yakalar.

Helicone

Helicone, API isteklerini proxy sunucusu üzerinden yönlendirerek LLM uygulamalarını izleyen proxy tabanlı bir gözlemlenebilirlik platformudur. Entegrasyon, SDK kurulumu veya kod değişikliği olmadan temel URL'nin değiştirilmesini gerektirir. Platform, uygulama davranışını izlemek için istekleri, yanıtları, maliyetleri ve token kullanımını otomatik olarak yakalar.

Pano, tüm API çağrılarında toplam istek hacimlerini, toplu maliyetleri ve token tüketimini görüntüler. İstek günlükleri, belirli tahminlerin veya hataların incelenmesini sağlayan eksiksiz giriş prompt'larını ve model çıktılarını gösterir. Maliyet takibi, pahalı işlemleri belirlemek için model türüne, kullanıcıya veya özel etiketlere göre harcamayı ayrıştırır. Yerleşik önbelleğe alma, yinelenen istekleri algılar ve önbelleğe alınmış yanıtları sunarak hem API maliyetlerini hem de yanıt sürelerini azaltır. Hız sınırlama, beklenmedik harcama ani yükselişlerini önlemek için kullanıcı veya endpoint başına kullanım üst sınırları belirler.

Platform, bireysel API çağrılarını izlemeye odaklanır — her istek, ilgili çağrıları gruplama veya sıraları görselleştirme için yerleşik destek olmadan ayrı bir günlük kaydı olarak görünür. Bu, Helicone'u bağımsız LLM çağrıları (ör. tek turlu chatbot'lar), toplu içerik üretimi veya sınıflandırma görevleri gibi uygulamalar için pratik kılar; ancak sıralı çağrılar arasındaki ilişkileri anlamanın önemli olduğu çok adımlı iş akışlarını izlemek için daha az uygundur.

Comet Opik

Opik, köklü bir MLOps ve deney izleme satıcısı olan Comet'ten açık kaynaklı bir LLM gözlemlenebilirlik ve değerlendirme platformudur.² Temel yetenekleri şunlardır:

• İzleme: uygulama davranışına uçtan uca görünürlük için LLM çağrılarını, ajan adımlarını ve araç çağrılarını yakalar
• Değerlendirme: halüsinasyon, ilgililik ve moderasyon gibi çıktıları puanlamak için yerleşik metrikler ve LLM as judge değerlendiricileri sağlar
• Comet ile Entegrasyon: LLM izlerini Comet'in deney izleme platformuyla bağlayarak ekiplerin geleneksel ML meta verilerini ve LLM gözlemlenebilirliğini tek bir yerde birleştirmesini sağlar³

Arize Phoenix

Arize Phoenix, Arize YZ ve açık kaynak topluluğu tarafından geliştirilen; YZ uygulama geliştirme, gözlemlenebilirlik ve değerlendirme için açık kaynaklı bir platformdur.⁴ OpenTelemetry üzerine inşa edilmiştir ve OpenInference enstrümantasyonuyla güçlendirilmiştir; böylece izler özel bir format olmadan mevcut araçlarla çalışır. Temel yetenekleri şunlardır:

• İzleme: prompt'lar, erişimler, araç çağrıları ve çıktılar dahil olmak üzere bir ajanın attığı her adımı yakalar ve ajan çalıştırmalarına uçtan uca görünürlük sağlar
• Değerlendirme: çıktıları puanlayan ve regresyonları kullanıcılara ulaşmadan önce yakalamaya yardımcı olan bir değerlendirme framework'ü sunar; hem insan incelemesini hem de LLM as judge yaklaşımlarını destekler
• Prompt mühendisliği ve iterasyon: gerçek üretim örneklerine karşı prompt ve test düzeneği değişikliklerini test etmek için bir Prompt IDE içerir
• Dataset'ler ve deneyler: ekiplerin izlerden dataset'ler oluşturmasına ve kalitenin gerçekten iyileşip iyileşmediğini ölçmek için aynı girdilerde değişiklikleri karşılaştıran deneyler çalıştırmasına olanak tanır
• Ek açıklamalar: inceleme sırasında neyin çalıştığını ve neyin bozulduğunu işaretlemek için izlerin ve span'ların etiketlenmesini destekler
• Dağıtım seçenekleri: yerel olarak, Docker aracılığıyla, Helm ile Kubernetes üzerinde veya Phoenix Cloud olarak çalışabilir; iki ücretsiz Phoenix Cloud örneği mevcuttur
• Açık kaynak ve kendi kendine barındırılabilir: ELv2 lisanslıdır; aylık 10.000 GitHub yıldızı ve 2.5 milyon indirme ile kendi kendine barındırıldığında izler kullanıcının kendi ortamında saklanır

İzleme platformları LLM gözlemlenebilirliğine genişliyor

Köklü uygulama performans izleme (APM) satıcıları, LLM iş yüklerini kapsayacak şekilde platformlarını genişletiyor.

Datadog

Datadog’un LLM Observability ürünü genel kullanıma açıktır ve prompt'lar, model yanıtları, erişim adımları ve araç çağrıları dahil olmak üzere bir LLM pipeline'ının her adımını izler. Bu adımlar boyunca gecikmeyi ve token kullanımını takip eder; halüsinasyonlar, prompt enjeksiyonu, toksisite ve hassas veri ifşası kontrolleri dahil çıktılarda yerleşik değerlendirmeler çalıştırır.^{5 6}

IBM Instana

IBM Instana, tam yığın uygulama ve altyapı izleme platformunun bir parçası olarak GenAI Observability'yi listeler ve bunu ajanik-YZ olay araştırma yeteneklerinin yanında konumlandırır.⁷

OpenObserve

OpenObserve, günlükleri, metrikleri, izleri ve gerçek kullanıcı izlemeyi LLM gözlemlenebilirliğiyle tek bir araçta birleştiren YZ-native bir platform olan Observability 3.0'ı tanıttı. YZ SRE ajanı, uyarıları olaylara dönüştürür ve kök nedenleri otomatik olarak belirler; YZ Assistant ise doğal dili SQL ve PromQL sorgularına dönüştürür, günlük desenlerini özetler ve sade İngilizce açıklamalardan panolar ve uyarılar oluşturur. Anomaly algılama, eşik ve bileşik seçeneklerin yanında yerleşik bir uyarı türü olarak sunulur.⁸

Honeycomb

Bir gözlemlenebilirlik platformu olan Honeycomb, ürününe YZ ve LLM özel özellikler ekledi. Agent Timeline, kullanıcı girdileri, LLM etkileşimleri, araç çağrıları ve ajan çağrıları arasındaki ilişkileri ortaya koyar; makine öğrenimi destekli bir anomali algılama aracı olan BubbleUp ise metrikleri, izleri ve günlükleri birleştirerek anormallikleri yüzeye çıkarır. Platform ayrıca token kullanım izlemeyi ve sistem davranışını analiz etmek için doğal dilli bir Query Assistant'ı destekler.⁹

New Relic

New Relic, gözlemlenebilirlik platformuna ajan odaklı yetenekler ekleyen Agentic AI Monitoring'i tanıttı. Ajanlar arasındaki etkileşimlerin servis haritasını, istek hacmi, ortalama gecikme ve hata yüzdeleri gibi performans metriklerini ve bireysel ajan ve araç çağrılarına kadar iz seviyesinde detaya inme olanağı sağlar.¹⁰

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

LLM gözlemlenebilirliği nedir?

LLM gözlemlenebilirliği, gerçek dünya kullanımı sırasında nasıl davrandıklarını anlamak için büyük dil modellerinden sürekli veri toplama ve yorumlama pratiğidir. LLM'lerin farklı prompt'lara, araçlara ve harici API çağrılarına nasıl yanıt verdiğini gösteren metrikleri, izleri ve günlükleri toplamaya odaklanır.

Dil modelleri olasılıksal akıl yürütme yoluyla çalıştığından, iç süreçleri doğrudan incelenemez. Bu, LLM izlemeyi, LLM çıktılarını, LLM girdilerini ve agentic iş akışlarında görünen ara adımları gözden geçirmeye bağımlı kılar. Bu izleri inceleyerek LLM geliştiricileri, sistem performansı, model davranışı ve uygulama performansı ile çıktı kalitesini etkileyen kullanım desenleri hakkında görünürlük kazanır.

LLM gözlemlenebilirliği birkaç nedenden dolayı hayati önem taşır:

• Kalite güvencesi: Büyük dil modelleri; belirsiz prompt'lar, kayan veriler veya beklenmedik kullanıcı davranışı gibi çok çeşitli nedenlerle yanlış veya düşük kaliteli çıktılar üretebilir. Prompt'ları ve yanıtları izlemek; doğruluk, tutarlılık, ilgililik ve olgusallık gibi değerlendirme metriklerini takip etmeye yardımcı olur. Bu, ekiplerin LLM çıktılarının yanıt kalitesinde düşüşe geçtiğini veya modelin halüsinasyonlar üretmeye başladığını tespit etmesini sağlar. LLM kullanımı kurumsal iş akışlarında yaygınlaştıkça, tutarlı doğruluğu sağlamak yaygın bir zorluk haline gelir.
• Sorun giderme: LLM uygulamalarında sorunlar ortaya çıktığında, kök nedenler birçok alandan kaynaklanabilir. Örnekler arasında kötü ayarlanmış prompt'lar, hatalı fine-tuning, başarısız harici API çağrıları veya çok adımlı ajan iş akışlarındaki mantık hataları bulunur. Ara adımları gösteren LLM izlerini toplayarak geliştiriciler, kök neden analizini verimli bir şekilde gerçekleştirebilir ve davranışın tam olarak hangi aşamada saptığını belirleyebilir. Bu, insan müdahalesi ihtiyacını azaltır ve hata izleme süresini kısaltır.
• Optimizasyon: Sistem performansını, kaynak kullanımını ve token kullanımını izlemek, kuruluşların darboğazları belirlemesine ve LLM performansını iyileştirmesine yardımcı olur. Ekipler, değişen yük seviyeleri altında LLM'lerin nasıl davrandığını anlamak için gecikme, verim, bellek kullanımı ve hata oranlarını ölçebilir. Ayrıca maliyetleri kontrol etmek için token'ları izleyebilir ve performans ile maliyet verimliliğini artırmak için kullanım desenlerini inceleyebilir. Bu temel metriklerin sürekli izlenmesi, performans darboğazlarının genellikle verimsiz araç çağrılarından veya akıl yürütme sırasındaki gereksiz gidiş-gelişlerden kaynaklandığı retrieval-augmented generation ve ajan iş akışlarında özellikle değerlidir.

Temel metrik kategorileri

LLM gözlemlenebilirlik araçları genellikle ilgili metrikleri hem yazılım geliştirme ekiplerini hem de operasyonel ekipleri destekleyen üç kategoriye ayırır.

Sistem performans metrikleri

• Gecikme: Bir prompt'un alınması ile bir yanıtın iletilmesi arasındaki süreyi ölçer.
• Verim: Modelin belirli bir süre içinde kaç isteği işleyebileceğini gösterir.
• Hata oranları: Sistemin ne sıklıkla geçersiz veya başarısız yanıtlar döndürdüğünü ortaya koyar.

Kaynak kullanım metrikleri

• CPU ve GPU tüketimi: Sistemin donanımı ne kadar verimli kullandığını anlamaya yardımcı olur.
• Bellek kullanımı: Ölçekleme kararlarını ve kapasite planlamasını etkiler.
• Token kullanımı: Maliyet verimliliğini etkiler ve yoğun LLM kullanımı sırasında ekiplerin maliyetleri kontrol etmesine yardımcı olur.
• Verim-gecikme ödünleşimleri: Sistemin hız ile işlem hacmini nasıl dengelediğini gösterir.

Model davranış metrikleri

• Doğruluk, olgusallık ve yanıt kalitesi: Düşük kaliteli çıktıları belirlemek için.
• Kullanıcı etkileşimi ve kullanıcı geri bildirimi: Modelin kullanıcı ihtiyaçlarını ne kadar iyi karşıladığına dair içgörüler sağlar.
• Sadakat ve temellendirme metrikleri: Modelin kaynak materyale ne kadar yakın kaldığını yansıtır.

Manuel ve otonom gözlemlenebilirlik karşılaştırması

Manuel gözleme dayanmak çeşitli zorluklar doğurur. Büyük dil modelleri yüksek hacimlerde veri üretir ve çok adımlı akıl yürütme zincirleri çok sayıda günlük ve iz üretir. Gerçek zamanlı izleme ihtiyacı operasyonel karmaşıklığı artırır; deneyimli ekipler bile temel sinyalleri kaçırmadan her LLM çağrısını gözden geçirmekte zorlanır. Manuel iş akışları ayrıca kullanıcı davranışındaki ve prompt varyasyonlarındaki sürekli değişikliklere ayak uydurmayı zorlaştırır.

Otonom gözlemlenebilirlik sistemleri, LLM etkinliğini sürekli olarak analiz eden yazılım ajanları kullanarak bu zorlukların üstesinden gelir. Bu ajanlar anormallikleri tespit eder, sorunları teşhis eder ve sürekli insan müdahalesi olmadan kök neden analizi yapar. Otomatik değerlendirmeler ayrıca prompt enjeksiyonu gibi riskli davranışların belirlenmesine yardımcı olur.

Bu tür bir sistem sürekli izlemeyi destekler ve tüm model genelinde değerlendirme metriklerinin tutarlı bir şekilde izlenmesini sağlar. Sonuç olarak kuruluşlar daha hızlı sorun giderme, iyileştirilmiş uygulama performansı ve operasyonel riskler üzerinde daha iyi kontrol elde eder.

LLM gözlemlenebilirlik araçlarında nelere dikkat etmeli

Kalite ve güvenlik değerlendirmeleri

• Modelin güvenilir verilerden saptığını belirlemek için halüsinasyon tespiti.
• Güvenlik endişelerini ele almak için prompt enjeksiyonu ve jailbreak tespiti.
• Uyumluluk ve risk azaltmayı destekleyen toksisite puanlaması ve güvenlik değerlendirmeleri.
• Sapmayı belirlemek için benzer LLM çıktılarını gruplayan kümeleme.

Deney özellikleri

• Prompt yönetimi ve yapılandırma değişiklikleri için A/B testi.
• Birden çok LLM modeli veya parametre arasında hızlı karşılaştırma.
• Dağıtımdan önce doğruluk, token tüketimi ve gecikmenin değerlendirilmesi.
• Üretim benzeri veriler kullanarak model değişikliklerini gerçek dünya senaryolarına karşı test etme.

Altyapı ile korelasyon

• LLM izlerini arka uç uygulama performans izleme verilerine bağlama.
• Yanıt süresini ve yanıt kalitesini gerçek kullanıcı oturumlarıyla ilişkilendirme.
• Sistem performansının LLM performansını ve uygulama kararlılığını nasıl etkilediğini belirleme.

Şirket içi LLM dağıtımları için bu korelasyon genellikle GPU düzeyindeki telemetriye kadar uzanır. GenAI ve LLM uygulamaları için OpenTelemetry-native bir gözlemlenebilirlik aracı olan OpenLIT, NVIDIA ve AMD Radeon donanımları için destek sağlayan ve inference sırasında kullanım, bellek kullanımı, sıcaklık ve güç çekişi gibi metrikleri yakalayan yerleşik GPU izlemesi içerir.

Bu metrikleri model verimiyle ilişkilendirmek, operatörlerin güç veya termal limitlerin inference performansını ne zaman düşürdüğünü belirlemesine olanak tanır ve güvenilir YZ iş yüklerini sürdürmek için donanım ayarlarının yapılmasına yardımcı olur.^{11 12}

LLMOps ve yönetişim

• Güvenli olmayan prompt'ları filtreleyen ve zararlı yanıtları engelleyen korumalar.
• PII ifşası, halüsinasyonlar ve güvenlik ihlallerini izlemek için panolar.
• Uyumluluk, raporlama ve güvenlik olaylarının analizini destekleyen araçlar.

Birçok ürün özellikle bu yönetişim ve uyumluluk ihtiyaçları etrafında geliştirilmiştir:

Databricks Unity YZ Gateway, ajanlar, LLM endpoint'leri ve Model Context Protocol (MCP) sunucuları için merkezi bir kontrol katmanıdır. Yetenekleri şunlardır:

• Erişim ve politika kontrolleri: endpoint'ler genelinde izinleri yapılandırır ve korumaları uygular
• Kapasite yönetimi: sağlayıcılar genelinde kapasiteyi yönetir ve endpoint'leri hız sınırlar
• Yük günlüğü: denetim için istek ve yanıt yüklerini günlüğe kaydeder
• Kullanım ve maliyet izleme: sistem tabloları aracılığıyla kullanımı ve maliyeti izler
• MCP sunucu yönetişimi: MCP sunucularını Unity Catalog izinleri aracılığıyla yönetir^{13 14}

Openlayer, düzenlenen endüstrilere yönelik bir YZ yönetişim ve gözlemlenebilirlik platformudur. Yetenekleri şunlardır:

• Dağıtım öncesi test: halüsinasyonlar, önyargı, toksisite ve sağlamlık genelinde yapılandırılmış testler
• Gerçek zamanlı gözlemlenebilirlik: LLM çağrıları, erişim pipeline'ları ve çok adımlı ajanlar için izleme ve tracing
• Korumalar: prompt enjeksiyonuna ve PII sızıntısına karşı koruma
• Uyumluluk desteği: AB YZ Yasası ve ISO/IEC 42001 gibi framework'lere uyumlu, sürekli kanıt toplama ve denetime hazır raporlama ile otomatik uyumluluk eşlemesi¹⁵

Yükselen bir standart olarak OpenTelemetry

OpenTelemetry, yazılım sistemlerinden izler, metrikler ve günlükler toplamak için açık kaynaklı, satıcıdan bağımsız bir framework'tür. LLM gözlemlenebilirliği için önemlidir çünkü YZ uygulamaları modeller, vektör veritabanları, araçlar ve ajan framework'leri gibi birçok hareketli parçayı bir araya getirir ve ortak bir standart olmadan her bileşen kendi formatında veri yayar; bu da uçtan uca hata ayıklamayı zorlaştırır ve ekipleri ilk olarak enstrümante ettikleri izleme satıcısına kilitler.

OpenTelemetry'nin GenAI semantik konvansiyonları; model çağrıları, token kullanımı, araç çağrıları ve ajan iş akışları için ortak bir şema tanımlar; böylece farklı kütüphanelerden gelen izler tutarlı bir şekilde yakalanabilir ve analiz edilebilir.¹⁶

Arize Phoenix, Langfuse ve Honeycomb dahil çoğu büyük LLM gözlemlenebilirlik platformu OpenTelemetry verilerini yerel olarak alır; bu da ekiplerin uygulamalarını bir kez enstrümante edip daha sonra tracing kodunu yeniden yazmadan arka uçları değiştirmesine olanak tanır.¹⁷

Çok ajanlı iş akışı gözlemlenebilirliği

LLM'ler çok adımlı ajan iş akışlarını güçlendirdikçe, gözlemlenebilirlik gereksinimleri tek istek-yanıt çiftlerinin ötesine geçer. Agentic uygulamalar, özel tracing yaklaşımları gerektiren ek karmaşıklık katmanları getirir.

Ajanlar için temel gözlemlenebilirlik boyutları:

• Planlama ve akıl yürütme izleri: Ajanın görevleri nasıl parçaladığına, eylemleri nasıl seçtiğine ve ara sonuçlara göre yaklaşımını nasıl iyileştirdiğine dair görünürlük
• Araç çağrısı izleme: Gecikme darboğazlarını veya hataları belirlemek için harici API çağrılarını, veritabanı sorgularını ve fonksiyon yürütmelerini izleme
• Devir tracing'i: Çok ajanlı sistemler için görevlerin ajanlar arasında nasıl aktarıldığını ve bağlamın doğru korunup korunmadığını izleme
• Durum evrimi: Bir oturum içinde birden çok tur boyunca belleğin ve bağlamın nasıl değiştiğini anlama

Together, bu boyutlar agentic monitoring'in temelini oluşturur. LLM gözlemlenebilirlik araçları olan Langsmith, Langfuse, AgentOps ve Weights & Biases, tam yürütme grafiklerini gösteren ajana özgü tracing görünümleri sağlar.

Bu genel amaçlı araçların ötesinde, bazı ürünler özellikle ajan güvenilirliğine odaklanır. Bir örnek, kendisini üretimdeki YZ ajanları için özel olarak geliştirilmiş bir gözlemlenebilirlik ve güvenilirlik ürünü olarak konumlandıran Omium'dur.¹⁸

 Başlıca yetenekleri şunlardır:

• Yapılandırılmış span'lar: Her LLM çağrısı, araç kullanımı ve ajan kararı için span'lar yakalar
• Çok ajanlı tracing: Gerçek zamanlı teşhis için ajanlar arası çağrıları tek bir birleşik iz halinde birleştirir
• Hata sınıflandırması: Hataları halüsinasyon, sonsuz döngü, araç hatası ve bağlam düşmesi gibi kategorilere otomatik olarak etiketler
• Checkpoint kurtarma: Her araç çağrısında ve LLM yanıtında ajan durumunun anlık görüntüsünü alır; böylece iş akışlarının sıfırdan yeniden başlamak yerine herhangi bir checkpoint'ten devam etmesini sağlar
• Framework desteği: TypeScript, Python ve Go için SDK'lar; otomatik algılama ile LangChain, LangGraph, OpenAI ve Anthropic

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-observability}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 9 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

ClickHouse raises $400M Series D led by Dragoneer to accelerate expansion across analytics and AI infrastructure | ClickHouse

ClickHouse

2.

Open-Source AI Observability Platform | Opik by Comet

3.

GitHub - comet-ml/opik: Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards. · GitHub

4.

What is Arize Phoenix? - Phoenix

Mintlify

5.

Monitor, troubleshoot, improve, and secure your LLM applications with Datadog Agent Observability | Datadog

Datadog

6.

Agent Observability | LLM Observability | Datadog

7.

IBM Instana Observability

8.

OpenObserve — Open Source Observability Platform

OpenObserve

9.

Observability for AI & LLMs | Honeycomb

Honeycomb

10.

New Relic Unveils Platform Innovations that Align Technical Performance to Business Outcomes, Making Observability a Value Driver | New Relic

New Relic

11.

Open Source Platform for AI Engineering | OpenLIT | OpenTelemetry-native GenAI and LLM Application Observability

OpenLIT

12.

GPU Performance Monitoring - OpenLIT

Mintlify

13.

AI governance with Unity AI Gateway | Databricks on Google Cloud

14.

MCPs and agent tools | Databricks on AWS

15.

AI governance and observability platform | Openlayer

Openlayer

16.

Moved: Generative AI semantic conventions | OpenTelemetry

17.

LLM observability with ClickStack, OpenTelemetry, and MCP | ClickHouse

ClickHouse

18.

Omium — AI Agent Observability & Reliability for Production

Omium

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi konusunda önceden deneyime sahip olup, karmaşık dataset'leri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder