Zašto je vidljiva umjetna inteligencija SRE sloj koji nedostaje tvrtkama za pouzdane LLM-ove

Kako AI sustavi ulaze u proizvodnju, pouzdanost i upravljanje ne mogu ovisiti o priželjkivanim željama. Evo kako sposobnost promatranja pretvara velike jezične modele (LLM) u poslovne sustave koji se mogu revidirati i pouzdani.

Zašto vidljivost osigurava budućnost umjetne inteligencije poduzeća

Utrka poduzeća za implementaciju LLM sustava odražava rane dane usvajanja oblaka. Rukovoditelji vole obećanja; usklađenost zahtjeva odgovornost; inženjeri samo žele asfaltiranu cestu.

Ipak, ispod uzbuđenja, većina čelnika priznaje da ne mogu pratiti kako se donose odluke umjetne inteligencije, jesu li pomogle poslu ili su prekršile neko pravilo.

Uzmimo jednu banku s popisa Fortune 100 koja je postavila LLM za klasificiranje zahtjeva za kredit. Referentna točnost izgledala je sjajno. Ipak, 6 mjeseci kasnije, revizori su otkrili da je 18% kritičnih slučajeva pogrešno usmjereno, bez ijednog upozorenja ili traga. Osnovni uzrok nije bila pristranost ili loši podaci. Bilo je nevidljivo. Nema promatranja, nema odgovornosti.

Ako to ne možete promatrati, ne možete joj vjerovati. I neopažena umjetna inteligencija neće uspjeti u tišini.

Vidljivost nije luksuz; to je temelj povjerenja. Bez nje, umjetnom inteligencijom se ne može upravljati.

Počnite s ishodima, a ne s modelima

Većina korporativnih projekata umjetne inteligencije počinje tako što tehnološki čelnici odaberu model i, kasnije, definiraju metriku uspjeha. To je unatrag.

Preokreni redoslijed:

• Najprije definirajte ishod. Koji je mjerljivi poslovni cilj?

  • Odbijte 15 % poziva koji se naplaćuju

  • Skratite vrijeme pregleda dokumenata za 60 %

  • Skratite vrijeme obrade predmeta za dvije minute

• Dizajnirajte telemetriju oko tog ishoda, ne oko “preciznosti” ili “BLEU rezultata”.

• Odaberite upite, metode dohvaćanja i modele koji dokazivo pomiču te KPI-ove.

Na primjer, u jednom globalnom osiguravatelju, preoblikovanje uspjeha u “ušteđene minute po zahtjevu” umjesto u “preciznost modela” pretvorilo je izolirani pilot u plan puta za cijelu tvrtku.

Troslojni telemetrijski model za LLM promatranje

Baš kao što se mikroservisi oslanjaju na zapise, metriku i tragove, AI sustavi trebaju strukturirani stog vidljivosti:

a) Upute i kontekst: Što je ušlo

• Zabilježite svaki predložak upita, varijablu i dohvaćeni dokument.

• Zabilježite ID modela, verziju, kašnjenje i broj tokena (vaši vodeći pokazatelji troškova).

• Održavajte dnevnik redakcije koji se može revidirati i prikazuje koji su podaci maskirani, kada i prema kojem pravilu.

b) Politike i kontrole: zaštitne ograde

• Zabilježite ishode sigurnosnog filtra (toksičnost, PII), prisutnost citata i okidače pravila.

• Razlozi pravila trgovine i razina rizika za svaku implementaciju.

• Povežite izlaze s karticom upravljačkog modela radi transparentnosti.

c) Ishodi i povratne informacije: Je li uspjelo?

• Prikupite ljudske ocjene i uredite udaljenosti od prihvaćenih odgovora.

• Pratite nizvodne poslovne događaje, slučaj zatvoren, dokument odobren, problem riješen.

• Izmjerite KPI delte, vrijeme poziva, zaostatke, stopu ponovnog otvaranja.

Sva tri sloja povezuju se putem zajedničkog ID-a praćenja, omogućujući da se svaka odluka ponovi, revidira ili poboljša.

Dijagram © SaiKrishna Koorapati (2025). Stvoren posebno za ovaj članak; licenciran od strane VentureBeata za objavljivanje.

Primijenite SRE disciplinu: SLO i proračuni pogrešaka za AI

Inženjering pouzdanosti usluge (SRE) transformirao softverske operacije; sada je red na AI.

Definirajte tri “zlatna signala” za svaki kritični tijek rada:

Ako halucinacije ili odbijanje premašuju proračun, sustav automatski usmjerava na sigurnije upite ili ljudski pregled baš kao što preusmjerava promet tijekom prekida usluge.

Ovo nije birokracija; to je pouzdanost primijenjena na rasuđivanje.

Izgradite tanki sloj vidljivosti u dva agilna sprinta

Ne treba vam šestomjesečni plan, samo fokus i dva kratka sprinta.

Sprint 1 (tjedni 1-3): Temelji

• Promptni registar kontroliran verzijom

• Srednji softver za uređivanje povezan s politikom

• Zapisivanje zahtjeva/odgovora s ID-ovima praćenja

• Osnovne evaluacije (provjere PII, prisutnost citata)

• Jednostavno ljudsko korisničko sučelje (HITL).

Sprint 2 (tjedni 4-6): Zaštitne ograde i KPI

• Offline setovi testova (100-300 pravih primjera)

• Vrata politike za činjeničnost i sigurnost

• Lagana nadzorna ploča koja prati SLO i troškove

• Automatizirano praćenje tokena i latencije

Za 6 tjedana imat ćete tanki sloj koji odgovara na 90% pitanja o upravljanju i proizvodima.

Make evaluacije kontinuirane (i dosadne)

Evaluacije ne bi trebale biti herojske jednokratne; trebali bi biti rutinski.

• Pripremite ispitne setove iz stvarnih slučajeva; osvježavanje 10–20 % mjesečno.

• Definirajte jasne kriterije prihvaćanja koje dijele timovi za proizvode i rizike.

• Pokrenite paket na svaki upit/promjenu modela/politike i tjedno za provjere promjene.

• Svaki tjedan objavite jedinstvenu tablicu rezultata koja pokriva činjeničnost, sigurnost, korisnost i cijenu.

Kada su procjene dio CI/CD-a, one prestaju biti kazalište usklađenosti i postaju operativne provjere pulsa.

Primijeniti hljudski nadzor tamo gdje je to važno

Potpuna automatizacija nije ni realna ni odgovorna. Visokorizični ili dvosmisleni slučajevi trebali bi eskalirati ljudskom pregledu.

• Usmjerite odgovore niske pouzdanosti ili odgovore označene pravilima stručnjacima.

• Zabilježite svako uređivanje i razlog kao podatke o obuci i revizijski dokaz.

• Vratite povratne informacije recenzenta u upite i pravila za kontinuirano poboljšanje.

U jednoj zdravstveno-tehnološkoj tvrtki ovaj je pristup smanjio lažno pozitivne rezultate za 22 % i proizveo skup podataka koji se može ponovno uvježbavati i koji je spreman za usklađenost u nekoliko tjedana.

Cost kontrolu kroz dizajn, a ne nadu

Troškovi LLM-a rastu nelinearno. Proračuni vas neće spasiti, arhitektura će.

• Struktura traži tako da se deterministički odjeljci pokreću prije generativnih.

• Komprimirajte i ponovno rangirajte kontekst umjesto izbacivanja cijelih dokumenata.

• Predmemorirajte česte upite i pamtite izlaze alata pomoću TTL-a.

• Pratite kašnjenje, propusnost i korištenje tokena po značajci.

Kada vidljivost pokriva tokene i kašnjenje, trošak postaje kontrolirana varijabla, a ne iznenađenje.

Knjiga od 90 dana

U roku od 3 mjeseca od usvajanja vidljivih načela umjetne inteligencije, poduzeća bi trebala vidjeti:

• 1–2 proizvodna umjetna inteligencija pomaže s HITL-om za rubne slučajeve

• Automatizirani paket za procjenu za rad prije postavljanja i noćna izvođenja

• Tjedna tablica rezultata podijeljena na SRE, proizvod i rizik

• Tragovi spremni za reviziju povezuju upite, politike i ishode

Kod klijenta s popisa Fortune 100 ova je struktura smanjila vrijeme incidenta za 40 % i uskladila planove proizvoda i sukladnosti.

Skaliranje povjerenja kroz vidljivost

Observable AI je način na koji AI pretvarate iz eksperimenta u infrastrukturu.

S jasnom telemetrijom, SLO-ovima i ljudskim povratnim informacijama:

• Rukovoditelji stječu povjerenje potkrijepljeno dokazima.

• Timovi za usklađenost dobivaju reproduktivne revizijske lance.

• Inženjeri ponavljaju brže i šalju sigurno.

• Korisnici doživljavaju pouzdanu, objašnjivu AI.

Opservabilnost nije dodatni sloj, to je temelj za povjerenje na razini.

SaiKrishna Koorapati je voditelj softverskog inženjeringa.

Pročitajte više od naših gostujućih pisaca. Ili razmislite o slanju vlastitog posta! Ovdje pogledajte naše smjernice.

Web izvor