What is LLM observability, and why is it important?

Effective agent observability captures the full execution trace, from initial request through tool calls and final response. This includes how a model receives a request, selects tools, retrieves data from a data source, and generates a final response. Observability matters because LLM applications continue to grow in complexity, and the number of LLM-powered apps that rely on multi-step reasoning increases sharply. As a result, organizations need observability tools that provide real-time monitoring and automated evaluation to ensure consistent performance across all LLM apps.

How does the current LLM observability landscape work?

Modern LLM observability tools aim to provide a detailed overview of every action within LLM-powered apps. This includes tracking every LLM call, every tool interaction, and every intermediate step that appears in an agentic reasoning chain. The ability to observe the whole workflow from prompt to final answer helps teams detect unexpected behavior and understand how LLM models make decisions.Cost and token analytics have also become essential. Real-time tracking of token usage helps organizations maintain cost efficiency and avoid unexpected spending spikes. Teams can break down token usage by provider, model, feature, or application path to understand how different components contribute to cost. Some observability tools allow users to compare multiple LLM providers side by side, helping with performance and cost-efficiency decisions when routing requests across open-source LLMs and proprietary options.

What are the industry perspectives on LLM observability?

Across the ecosystem, observability tools consistently frame LLM observability as a requirement for operating LLM applications at scale. Teams that rely on agent workflows need visibility into how the model moves through multi-step reasoning and how each decision affects model performance. Observability helps ensure consistent high-quality responses, detect failures early, and maintain user trust.Another theme is the need to manage operational costs. Tracking token usage, memory usage, and resource utilization metrics helps organizations control spending while maintaining performance and cost efficiency. Observability also reveals performance bottlenecks that influence user satisfaction and application performance.Finally, LLM observability matters because organizations increasingly rely on LLM models for critical functions. As these systems expand, monitoring tools must be framework-agnostic, able to integrate with open-source platforms, and capable of providing insights across multiple services. This supports safe deployment, reduces security concerns, and helps teams understand the model’s outputs in a broader operational context.

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith

Sıla Ermut

ile

Nazlı Şipi

Güncellenme tarihi: 9 Haz 2026

Bakınız etik normlar

Bu Araştırmayı Kaynak Göster

LLM-tabanlı uygulamalar daha yetenekli ve giderek karmaşık hale geliyor, bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırıyor.

Her model çıktısı, doğrudan incelenemeyen istemlerden, araç etkileşimlerinden, geri çağırma adımlarından ve olasılıksal çıkarımlardan kaynaklanır. LLM gözlemlenebilirliği, modellerin gerçek dünya koşullarında nasıl çalıştığına dair sürekli görünürlük sağlayarak bu sorunu ele alır. Bu sayede kuruluşlar kaliteyi izleyebilir, hataları tespit edebilir, çok adımlı iş akışlarını sorun giderme ve performans ile maliyetleri yönetebilir.

Araç	En İyi Kullanım Alanı
W&B Weave	Sık deneyler çalıştırmak ve güçlü sürüm kontrolü ile panolar kullanarak istemleri/modelleri karşılaştırmak için.
Langfuse	Ayrıntılı izler ve özelleştirilebilir değerlendirmelerle açık kaynak ve kendi kendine barındırılan gözlemlenebilirlik için.
Helicone	Temel izleme, maliyet takibi ve LLM API çağrılarının önbelleğe alınması için kod yazmadan kurulum.
Langsmith	Detaylı iz görünürlüğü ile çok adımlı zincirler veya ajanlar (özellikle LangChain ile) oluşturmak için.
Braintrust	Otomatik değerlendirme, uyarılar ve üretim kalite izleme için.

Weights & Biases (W&B Weave)

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

Platform token kullanımını izler ve maliyetleri otomatik olarak hesaplar, yavaş sorguları yakalamak için yanıt sürelerini izler ve tahminleri beklenen sonuçlarla karşılaştırarak doğruluğu ölçer. Farklı deneyler, hangi modelin veya prompt'lar daha iyi performans gösterdiğini görmek için yan yana karşılaştırılabilir. Hata takibi, hangi tahminlerin başarısız olduğunu ve nedenini gösterirken, otomatik sürüm kontrolü tekrarlanabilirlik için her yapılandırma değişikliğini korur. Bu sayede farklı yaklaşımları test etmek, en iyi sonucu verenleri belirlemek ve modeller hata yaptığında sorunları gidermek kolaylaşır.

Puan Özeti Panosu

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

Performans metrikleri tüm değerlendirme çalışmaları boyunca gösterilir. Toplam maliyet, token kullanımı ve yanıt süreleri, zaman içindeki değişiklikleri gösteren grafiklerle birlikte görüntülenir. Doğruluk ve hata oranları gibi özel metrikler ayrı panellerde yer alır. Eğilim çizgileri, performansın kötüleştiği veya maliyetlerin beklenmedik şekilde arttığı anları fark etmeye yardımcı olur; pano yeni testler tamamlandıkça otomatik olarak güncellenir.

İzler Görünümü

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

Her test çalışması, tüm detaylarıyla kaydedilir. Her iz, hangi modelin kullanıldığını, hangi prompt'lar gönderildiğini ve tüm ayarları gösterir. Başarı veya başarısızlık göstergeleri, testlerin doğru şekilde tamamlanıp tamamlanmadığını belirtir. İstem sütunu, doğrulama için modele gönderilen metni görüntüler. Bu günlük kaydı, farklı sürümleri yan yana karşılaştırmayı, çalışmalar arasında neyin değiştiğini görmeyi ve kaydedilmiş yapılandırmasını kullanarak herhangi bir testi tekrarlamayı sağlar.

Model Karşılaştırma Liderlik Tablosu

Şekil 3: Doğruluk ve gecikme metrikleri arasında niyet sınıflandırıcı model sürümlerini karşılaştıran liderlik tablosunu gösteren görsel.

Farklı modeller ve ayarlar aynı test verileri üzerinde karşılaştırılabilir. Sütunlar doğruluğu, doğru tahminleri, puanları ve yanıt sürelerini gösterir. Renk kodlaması, daha iyi performans gösterenleri yeşil ile vurgular. Bu karşılaştırma, daha yüksek doğruluk karşılığında daha yavaş hız veya daha hızlı yanıtlar karşılığında biraz daha düşük doğruluk gibi ödünleşimleri ortaya çıkarır ve üretim ihtiyaçları için hangi yapılandırmanın en iyi çalıştığını seçmeye yardımcı olur.

Model Sürüm Kontrolü

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

Her yapılandırma değişikliği otomatik olarak yeni bir sürüm oluşturur ve tam bir geçmiş tutar. Sürüm detayları, değişikliklerin ne zaman yapıldığını, kim tarafından yapıldığını ve kullanılan depolamayı gösterir. Değerler sekmesi, model adı, parametreler ve fonksiyon sürümleri dahil olmak üzere kesin ayarları görüntüler. Bu sürüm kontrolü, herhangi bir testin aynı ayarlarla tekrarlanmasını sağlar, performansın zaman içinde nasıl değiştiğini izlemeye olanak tanır ve gerekirse eski sürümlere dönülmesini mümkün kılar.

Detaylı Değerlendirme Sonuçları

Şekil 5: Tahmin edilen niyetler ve doğruluk puanları ile bireysel test durumlarını gösteren değerlendirme sonuçları.

Bireysel test sonuçları her örnek için gösterilir. Puanlar bölümü, toplam doğru tahminleri, doğruluk yüzdesini ve özel puanları özetler.

Sonuçlar tablosu, her sorguyu beklenen cevabı ve modelin tahmini ile birlikte gösterir; doğru cevaplar için kontrol işaretleri, yanlış cevaplar için X işaretleri kullanır. Başarısız tahminler kolayca fark edilir ve genellikle benzer kategoriler arasındaki kafa karışıklığı gibi desenler gösterir.

Herhangi bir satıra tıklamak, prompt'lar, yanıtı, token sayılarını ve zamanlamayı içeren tam izi açar; bu da başarısızlıkları gidermeyi ve istemleri veya model seçimini iyileştirmeyi basit hale getirir.

Langsmith

LangSmith, LangChain’in LLM uygulamalarını izlemek, hata ayıklamak ve değerlendirmek için gözlemlenebilirlik platformudur. Her LLM çağrısını otomatik olarak izler, istemleri ve çıktıları yakalar, maliyetleri ve gecikmeyi takip eder ve veri tabanlı testler yoluyla sistematik değerlendirme sağlar. LangSmith, LangChain ile yerel olarak entegre olur ancak SDK'sı aracılığıyla herhangi bir LLM uygulamasını destekler.

Örnek Bazlı Değerlendirme Sonuçları

Şekil 6: Tahminler ve performans metrikleri üzerindeki bireysel test durumu değerlendirmesini gösteren görsel.

Bireysel tahmin sonuçları, beklenen çıktılarla birlikte görüntülenir; bu sayede modelin nerede hata yaptığını belirleyebilirsiniz. Beklenen ile gerçek tahminleri karşılaştırmak, anlamsal olarak benzer kategoriler arasındaki kafa karışıklığını ortaya çıkarır. Sorgu bazlı gecikme ve token sayıları, hangi girdi türlerinin işlenmesinin daha pahalı olduğunu gösterir ve yavaş veya maliyetli sorguların optimize edilmesini sağlar.

İz Hacmi ve Sağlık İzleme

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

Uygulama sağlığı, zaman içindeki iz hacmi eğilimleri ve başarı/hata oranları aracılığıyla gösterilir. LLM çağrılarını, maliyet eğilimlerini, araç çağrılarını veya geri bildirim puanlarını analiz etmek için farklı görünümler mevcuttur. Hata sıçramaları veya maliyet artışları gibi sorunlar görünür hale gelir ve araştırılması gereken problemleri gösterir.

Model ve Yapılandırma Karşılaştırması

Şekil 8: Birden fazla test çalışması boyunca performans metriklerini gösteren deney karşılaştırma görünümü.

Farklı modeller, aynı test veri kümesi üzerinde yan yana karşılaştırılabilir. Doğruluk, gecikme (P50/P99) ve token verimliliği arasındaki ödünleşimler görsel olarak gösterilir. Hangi yapılandırmanın gereksinimleri en iyi karşıladığını – ister doğruluğu en üst düzeye çıkarmak ister maliyeti ve yanıt süresini en aza indirmek – bu karşılaştırmalar yoluyla belirlemek basittir.

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, istemleri, çıktıları, maliyetleri ve gecikmeyi otomatik olarak yakalayan kapsamlı izleme sağlar.

Platform, esnek SDK'sı aracılığıyla herhangi bir LLM çerçevesini destekler ve otomatik kalite değerlendirmesi için LLM-as-a-judge dahil olmak üzere yerleşik değerlendirme yetenekleri sunar. Langfuse, farklı formülasyonlar arasındaki performans metriklerinin karşılaştırılmasını sağlayan çalışmaları boyunca prompt'lar sürümlerini izler.

Beğen/beğenme (thumbs-up/down) puanlamaları yoluyla kullanıcı geri bildirimi toplama, yüksek ve düşük kaliteli çıktıları belirlemeye yardımcı olurken, özel skorlama uygulama bazlı metriklerin izlenmesine olanak tanır. Otomatik değerlendirmeler, yapılandırılabilir örnekleme oranlarında binlerce izi işleyebilir ve her çıktının manuel olarak incelenmesi olmadan ölçekli sürekli kalite izlemesini sağlar.

Detaylı İz Görünümü

Şekil 10: Performans ve maliyet verileri ile API çağrı detaylarını gösteren iz günlükleri.

Bireysel izler, her LLM çağrısı için tam yürütme detaylarını gösterir. İz görünümü, kesin gecikme ölçümlerini, token tüketimini (prompt'lar ve tamamlama tokenları 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'lar ve tam yanıtı birlikte gösterir; böylece modelin tam olarak ne aldığını ve ürettiğini anlamanızı sağlar.

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

İzler Genel Bakış Tablosu

Şekil 11: İstek detaylarını 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 gösteren renk kodlu gözlem seviyeleriyle birlikte tek bir LLM çağrısını temsil eder. Token sayıları, hem prompt'lar hem de tamamlama tokenlarını ve toplamlarını gösterirken, maliyet hesaplamaları kullanılan modele göre otomatik olarak yapılır.

Sütunlar seçici, görüntülenen metriklerin özelleştirilmesine olanak tanır ve filtreler, izleri ortam, zaman aralığı veya diğer kriterlere göre daraltmaya olanak tanır. Bu tablo görünümü, tutarlı şekilde yavaş sorguları veya beklenmedik pahalı istekler gibi desenleri belirlemeyi basit hale getirir.

Braintrust

Braintrust, değerlendirme ve üretim izlemeyi birleştiren bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur. Platform, modelleri veri kümelerine karşı test etmeyi, farklı istemleri veya yapılandırmaları karşılaştırmayı ve otomatik skorlama yoluyla kalite metriklerini izlemeyi sağlar. Yerleşik ve özel değerlendirme fonksiyonları, doğruluğu, alakayı veya alana özgü kriterleri ölçer; sonuçlar, sürümler arasındaki performans farklarını gösteren karşılaştırma tablolarında görüntülenir.

Üretim izleme için Braintrust, trafik uygulamalardan akarken gecikme, maliyet ve özel kalite puanları dahil olmak üzere gerçek zamanlı metrikleri izler. Kalite eşikleri aşıldığında veya güvenlik önlemleri ihlal edildiğinde uyarılar tetiklenir. Platformun günlük depolama sistemi olan Brainstore, ölçekli uygulama günlüklerini optimize edilmiş arama ile AI etkileşimleri için alır. Pano, hem değerlendirme hem de üretim istekleri için maliyet takibi, token kullanımı ve yanıt meta verilerini yakalayan deneyler ve üretim çalışmaları boyunca toplanmış metrikleri gösterir.

Helicone

Helicone, LLM uygulamalarını API isteklerini proxy sunucusu üzerinden yönlendirerek izleyen proxy-tabanlı bir gözlemlenebilirlik platformudur. Entegrasyon, SDK kurulumu veya kod değişiklikleri gerektirmeden yalnızca temel URL'yi değiştirmeyi gerektirir. Platform, uygulama davranışını izlemek için istekleri, yanıtları, maliyetleri ve token kullanımını otomatik olarak yakalar.

Pano, tüm API çağrıları boyunca toplam istek hacimlerini, toplanmış maliyetleri ve token tüketimini gösterir. İstek günlükleri, tam girdi istemlerini ve model çıktılarını göstererek belirli tahminlerin veya hataların incelenmesini sağlar. Maliyet takibi, pahalı işlemleri belirlemek için harcamayı model türüne, kullanıcıya veya özel etiketlere göre ayırır. Yerleşik önbellekleme, tekrarlanan istekleri algılar ve önbelleğe alınmış yanıtları sunar; bu da hem API maliyetlerini hem de yanıt sürelerini azaltır. Hız sınırlama, beklenmedik harcama sıçramalarını önlemek için kullanıcı veya uç nokta başına kullanım sınırları belirler.

Platform, bireysel API çağrılarını izlemeye odaklanır – her istek, ilişkili çağrıları gruplama veya dizileri görselleştirme için yerleşik destek olmadan ayrı bir günlük girişi olarak görünür. Bu, Helicone'u bağımsız LLM çağrıları (örneğin, tek tur chatbot'lar), toplu içerik oluşturma veya sınıflandırma görevleri gibi uygulamalar için pratik hale getirirken, ardışık çağrılar arasındaki ilişkileri anlamak önemli olduğunda çok adımlı iş akışlarını izlemek için daha az uygun hale getirir.

LLM gözlemlenebilirliği nedir?

LLM gözlemlenebilirliği, büyük dil modellerinden sürekli veri toplayıp yorumlama pratiğidir; bu sayede gerçek dünya kullanımında nasıl davrandıklarını anlamak mümkün olur. Farklı istemlere, araçlara ve dış API çağrılarına nasıl yanıt verdiklerini gösteren metrikleri, izleri ve günlükleri toplamaya odaklanır.

Dil modelleri olasılıksal çıkarım yoluyla çalıştığından, iç süreçleri doğrudan incelenemez. Bu durum, LLM izlemesini, LLM çıktılarını, LLM girdilerini ve ajan iş akışlarında görünen ara adımları incelemeye bağlı kılar. Bu izleri inceleyerek, LLM geliştiricileri, uygulama performansını ve çıktı kalitesini etkileyen sistem performansı, model davranışı ve kullanım desenleri hakkında görünürlük kazanır.

LLM gözlemlenebilirliği birkaç neden için hayati önem taşır:

Kalite güvencesi: Büyük dil modelleri, belirsiz prompt'lar, kayan veriler veya beklenmedik kullanıcı davranışı dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle yanlış veya düşük kaliteli çıktılar üretebilir. Zaman içinde istemleri ve yanıtları izlemek, doğruluk, tutarlılık, alakalı ve gerçekçilik gibi değerlendirme metriklerini takip etmeye yardımcı olur. Bu sayede ekipler, LLM çıktılarının çıktı kalitesinde düşüş göstermeye başladığını veya modelin halüsinasyon üretmeye başladığını tespit edebilir. LLM kullanımı kurumsal iş akışlarında genişledikçe, tutarlı doğruluğu sağlamak yaygın bir zorluk haline gelir.
Sorun giderme: LLM uygulamaları içinde sorunlar ortaya çıktığında, temel nedenler birçok alandan gelebilir. Örnekler arasında kötü ayarlanmış prompt'lar, hatalı fine-tuning, başarısız dış API çağrıları veya çok adımlı ajan iş akışları içindeki mantık hataları yer alır. Ara adımları gösteren LLM izlerini toplayarak, geliştiriciler temel neden analizini verimli bir şekilde gerçekleştirebilir ve davranışın sapmaya başladığı kesin aşamayı belirleyebilir. Bu, insan müdahalesi ihtiyacını azaltır ve hata takibi süresini kısaltır.
Optimizasyon: Sistem performansını, kaynak kullanımını ve token kullanımını izlemek, kuruluşların darboğazları belirlemesine ve LLM performansını iyileştirmesine yardımcı olur. Ekipler, LLM'lerin değişen yük seviyeleri altında nasıl davrandığını anlamak için gecikme, iş hacmi, bellek kullanımı ve hata oranlarını ölçebilir. Ayrıca maliyetleri kontrol etmek için tokenları izleyebilir ve performans ile maliyet verimliliğini iyileştirmek için kullanım desenlerini inceleyebilir. Bu temel metriklerin sürekli izlenmesi, özellikle verimlilik sorunlarının genellikle verimsiz araç çağrılarından veya çıkarım sırasında gereksiz dönüşlerden kaynaklandığı geri çağırma ile artırılmış üretim ve ajan iş akışlarında özellikle değerlidir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Temel metrik kategorileri

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

Sistem performans metrikleri

Gecikme: Bir prompt'lar alındıktan sonra yanıt verilene kadar geçen süreyi ölçer.
İş hacmi: Modelin belirli bir süre içinde kaç istek işleyebileceğini gösterir.
Hata oranları: Sistemin ne sıklıkla geçersiz veya başarısız yanıtlar döndürdüğünü ortaya çıkarır.

Kaynak kullanım metrikleri

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

Model davranışı metrikleri

Doğruluk, gerçekçilik 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 dayanaklılık metrikleri: Modelin kaynak materyale ne kadar sıkı bağlı kaldığını yansıtır.

Manuel ve otonom gözlemlenebilirlik

Manuel gözleme güvenmek çeşitli zorluklar sunar. Büyük dil modelleri yüksek hacimde veri üretir ve çok adımlı çıkarım zincirleri çok sayıda günlük ve iz oluşturur. Gerçek zamanlı izleme ihtiyacı operasyonel karmaşıklığı artırır ve hatta deneyimli ekipler bile her LLM çağrısını önemli sinyalleri kaçırmadan incelemekte zorlanır. Manuel iş akışları ayrıca kullanıcı davranışındaki ve prompt'lar varyasyonlarındaki sürekli değişikliklere ayak uydurmayı zorlaştırır.

Otonom gözlemlenebilirlik sistemleri, LLM aktivitesini sürekli analiz eden yazılım ajanları kullanarak bu zorlukları ele alır. Bu ajanlar, sürekli insan müdahalesi olmadan anormallikleri tespit eder, sorunları teşhis eder ve temel neden analizi yapar. Otomatik değerlendirmeler ayrıca prompt'lar enjeksiyonu gibi riskli davranışları belirlemeye yardımcı olur.

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

LLM gözlemlenebilirlik araçlarının özellikleri

Kalite ve güvenlik değerlendirmeleri

Modelin güvenilir verilerden ne zaman saptığını belirlemek için halüsinasyon tespiti.
Güvenlik endişelerini ele almak için prompt'lar enjeksiyonu ve jailbreak tespiti.
Uyumluluğu ve risk azaltmayı destekleyen toksisite skorlaması ve güvenlik değerlendirmeleri.
Zaman içindeki kaymayı belirlemek için benzer LLM çıktılarını gruplayan kümeleme.

Deneysel özellikler

İstem yönetimi ve yapılandırma değişiklikleri için A/B testi.
Birden fazla LLM modeli veya parametre arasında hızlı karşılaştırma.
Dağıtımdan önce doğruluk, token tüketimi ve gecikmenin değerlendirilmesi.
Ürüne benzer veriler kullanarak gerçek dünya senaryolarına karşı model değişikliklerinin test edilmesi.

Altyapı ile korelasyon

LLM izlerini arka uç uygulama performans izleme verilerine bağlama.
Yanıt süresi ve yanıt kalitesini gerçek kullanıcı oturumlarına bağlama.
Sistem performansının LLM performansını ve uygulama kararlılığını nasıl etkilediğini belirleme.

LLMOps ve yönetişim

Güvensiz istemleri filtreleyen ve zararlı yanıtları engelleyen güvenlik önlemleri.
PII maruziyetini, halüsinasyonları ve güvenlik ihlallerini izlemek için panolar.
Uyumluluğu, raporlamayı ve güvenlik olaylarının analizini destekleyen araçlar.

Ajan iş akışları için gözlemlenebilirlik

LLM'ler çok adımlı ajan iş akışlarını güçlendikçe, gözlemlenebilirlik gereksinimleri tek istek-yanıt çiftlerinin ötesine genişler. Ajan uygulamaları, özel izleme yaklaşımları gerektiren ek karmaşıklık katmanları getirir.

Ajanlar için temel gözlemlenebilirlik boyutları:

Planlama ve çıkarım izleri: Ajanın görevleri nasıl böldüğüne, eylemleri nasıl seçtiğine ve ara sonuçlara göre yaklaşımını nasıl iyileştirdiğine dair görünürlük
Araç çağrısı izleme: Gecikme darboğazlarını veya hataları belirlemek için dış API çağrılarını, veritabanı sorgularını ve fonksiyon yürütmelerini izleme
Teslim izleme: Çok ajanlı sistemler için, görevlerin ajanlar arasında nasıl transfer edildiğini ve bağlamın doğru şekilde korunup korunmadığını izleme
Durum evrimi: Bir oturum içindeki çoklu dönüşler boyunca belleğin ve bağlamın nasıl değiştiğini anlama

Bu boyutlar birlikte ajan izleme'nin temelini oluşturur. LLM gözlemlenebilirlik araçları (Langsmith, Langfuse, AgentOps ve Weights & Biases gibi), tam yürütme grafiklerini gösteren ajana özel izleme görünümleri sağlar.

SSS'ler

İyi bir gözlemlenebilirlik çözümü, LLM çağrılarının tam yaşam döngüsü boyunca kapsamlı gözlemlenebilirlik sağlar. Bu, bir modelin bir isteği nasıl aldığını, araçları nasıl seçtiğini, bir veri kaynağından verileri nasıl geri çağırdığını ve nihai bir yanıtı nasıl ürettiğini içerir. Gözlemlenebilirlik önemlidir çünkü LLM uygulamaları giderek karmaşık hale gelmeye devam eder ve çok adımlı çıkarıma dayanan LLM-güçlü uygulama sayısı keskin bir şekilde artar. Sonuç olarak, kuruluşlar, tüm LLM uygulamalarında tutarlı performansı sağlamak için gerçek zamanlı izleme ve otomatik değerlendirme sağlayan gözlemlenebilirlik araçlarına ihtiyaç duyar.

Modern LLM gözlemlenebilirlik araçları, LLM-güçlü uygulamalar içindeki her eylemin detaylı bir genel bakışını sağlamayı amaçlar. Bu, her LLM çağrısını, her araç etkileşimini ve ajan çıkarım zincirinde görünen her ara adımı izlemeyi içerir. İstemi nihai cevaba kadar tüm iş akışını gözlemleme yeteneği, ekiplerin beklenmedik davranışları tespit etmesine ve LLM modellerinin kararları nasıl aldığını anlamasına yardımcı olur.

Maliyet ve token analitiği de temel hale gelmiştir. Token kullanımının gerçek zamanlı takibi, kuruluşların maliyet verimliliğini korumasına ve beklenmedik harcama sıçramalarından kaçınmasına yardımcı olur. Ekipler, farklı bileşenlerin maliyete nasıl katkıda bulunduğunu anlamak için token kullanımını sağlayıcıya, modele, özelliğe veya uygulama yoluna göre ayırabilir. Bazı gözlemlenebilirlik araçları, kullanıcıların birden fazla LLM sağlayıcısını yan yana karşılaştırmasına olanak tanır; bu da açık kaynaklı LLM'ler ve özel seçenekler arasında istek yönlendirme sırasında performans ve maliyet verimliliği kararlarına yardımcı olur.

Ekosistem genelinde, gözlemlenebilirlik araçları LLM gözlemlenebilirliğini, LLM uygulamalarını ölçekli çalıştırmak için bir gereklilik olarak çerçevelemektedir. Ajan iş akışlarına güvenen ekipler, modelin çok adımlı çıkarımdan nasıl geçtiğine ve her kararın model performansını nasıl etkilediğine dair görünürlüğe ihtiyaç duyar. Gözlemlenebilirlik, tutarlı yüksek kaliteli yanıtların sağlanmasına, hataların erken tespit edilmesine ve kullanıcı güveninin korunmasına yardımcı olur.

Bir diğer tema da operasyonel maliyetleri yönetme ihtiyacıdır. Token kullanımını, bellek kullanımını ve kaynak kullanım metriklerini izlemek, kuruluşların performans ve maliyet verimliliğini korurken harcamayı kontrol etmesine yardımcı olur. Gözlemlenebilirlik ayrıca kullanıcı memnuniyetini ve uygulama performansını etkileyen performans darboğazlarını da ortaya çıkarır.

Son olarak, LLM gözlemlenebilirliği, kuruluşların kritik işlevler için giderek daha fazla LLM modellerine güvenmesi nedeniyle önemlidir. Bu sistemler genişledikçe, izleme araçları çerçeveden bağımsız olmalı, açık kaynaklı platformlarla entegre edebilmeli ve birden fazla hizmet boyunca içgörüler sağlayabilmelidir. Bu, güvenli dağıtımı destekler, güvenlik endişelerini azaltır ve ekiplerin model çıktılarını daha geniş bir operasyonel bağlamda anlamasına yardımcı olur.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

Sıla Ermut and Nazlı Şipi (2026) - "LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 9 Haziran 2026, kaynak: https://aimultiple.com/llm-observability [Çevrimiçi Kaynak]

Ermut, S., & Şipi, N. (2026, 9 Haziran). LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith. AIMultiple. https://aimultiple.com/llm-observability

@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}
}

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. 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

Nazlı, AIMultiple'da veri analisti olarak çalışmaktadır. Daha önce çeşitli sektörlerde veri analizi alanında deneyim kazanmış olup, karmaşık veri kümelerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme konusunda çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle