از سال 2025 ، شرکت ها در حال ادغام مدل های بزرگ زبان (LLM) در برنامه های خود هستند ، از خدمات مشتری گرفته تا توسعه نرم افزار. همانطور که بیشتر به این مدل ها اعتماد می کنیم ، باید اطمینان حاصل کنیم که آنها با اطمینان ، شفاف و اخلاقی انجام می دهند. این امر نیاز به نظارت مداوم بر رفتار آنها در موقعیت های دنیای واقعی دارد. این جایی است که مشاهده LLM ، عمل نظارت ، درک و بهینه سازی LLMS ، وارد می شود.
در این مقاله به بهترین ابزارهای مشاهده LLM با منبع باز موجود در سال 2025 بررسی شده است. علاوه بر این ، ما در مورد ویژگی های آنها و موارد استفاده استفاده خواهیم کرد و به شما در انتخاب مناسب برای نیازهای خود کمک خواهیم کرد.
مشاهده LLM چیست؟
مشاهدات LLM به عمل جامع نظارت ، تجزیه و تحلیل و درک رفتار LLM ها در برنامه ها اشاره دارد. رعایت تمرکز بر چگونگی پردازش LLMS ، تولید پاسخ ها و عملکرد در شرایط مختلف در تولید است.
LLM ها مدل های غیر تعیین کننده هستند که برای ورودی های مشابه خروجی های متنوعی تولید می کنند و رفتار آنها می تواند نسبت به تغییرات ظریف حساس باشد. با توجه به این ماهیت احتمالی و “جعبه سیاه” LLMS ، پاسخ های آنها غیرقابل پیش بینی است و برای اطمینان از نتایج مداوم و قابل اعتماد باید به شدت مورد بررسی قرار گیرد.
مشاهده مؤثر LLM به مؤلفه های متصل بستگی دارد که به ما در درک نحوه عملکرد سیستم کمک می کند. اینها با ترکیب بینش از ردیابی ، ارزیابی ، اعلان ها و آزمایش برای رفع مشکلات ، بهبود عملکرد و اطمینان از خروجی ها اخلاقی با هم کار می کنند:
- ردیابی
- ارزیابی
- اعلان
- آزمایشات
ردیابی
ردیابی شامل ردیابی سفر نهایی به یک درخواست کاربر است زیرا در مؤلفه های مختلف یک برنامه LLM جریان می یابد. این شامل ورودی کاربر ، تولید سریع ، تماس با LLM ، تعامل با پایگاه داده های بردار یا ابزارهای خارجی (در سیستم های RAG یا عامل) و تولید پاسخ های نهایی است.
هر عملیات مجزا در این سفر اغلب به عنوان “دهانه” نشان داده می شود. یک دهانه یک واحد قابل اندازه گیری در اثر ردیابی است و یک عمل واحد مانند ارسال سریع به LLM یا اجرای پرس و جو پایگاه داده در یک سیستم RAG را ضبط می کند. این شامل جزئیاتی از قبیل زمان شروع ، مدت زمان و ابرداده ، از جمله نشانه های ورودی ، پارامترهای مدل یا کدهای خطا ، ارائه نمای دانه ای از عملکرد و زمینه عملیات است.
به عنوان مثال ، در یک چت بابات ، یک دهانه ممکن است LLM را نشان دهد که پاسخ می دهد ، در حالی که دیگری بازیابی زمینه را از یک پایگاه داده بردار ضبط می کند. ردیابی به اشکال زدایی زنجیره های پیچیده LLM یا گردش کار عامل کمک می کند. این تنگناها را برای درک توالی وقایعی که منجر به خروجی یا خطا خاص می شوند ، کمک می کند.
ارزیابی
ارزیابی فرآیند ارزیابی کیفیت و عملکرد خروجی های LLM در برابر معیارهای تعریف شده است. معیارهای مورد استفاده برای ارزیابی می توانند شامل صحت ، ارتباط ، انسجام ، واقعی بودن (عدم توهم) ، ایمنی (سمیت و تعصب) ، پایبندی به قالب و تکمیل کار باشند.
ارزیابی پاسخ های LLM چالش برانگیز است زیرا خروجی ها غیر قطعی هستند و کیفیت آنها به راحتی قابل اندازه گیری نیست. با این حال ، [metrics like BLEU or ROUGE]، با استفاده از LLM دیگر به عنوان قاضی ، به همراه بازخورد انسان ، به ما در تعیین کیفیت خروجی و وضعیت کلی LLM کمک می کند. راهنمای کامل در مورد ارزیابی LLM در اینجا.
اعلان
باعث می شود تا کاربران بتوانند افکار و اهداف خود را به مدل زبان منتقل کنند. ساختار و طراحی این موارد به طور قابل توجهی بر رفتار مدلهای بزرگ زبان تأثیر می گذارد و آنها باید به طور جداگانه مدیریت و تجزیه و تحلیل شوند.
رعایت سریع شامل مهندسی سریع (ساخت وترهای مؤثر) ، نسخه های نسخه سازی ، آزمایش A/B الگوهای مختلف سریع و تجزیه و تحلیل چگونگی تأثیر تغییرات سریع بر کیفیت خروجی ، تأخیر و هزینه است. ابزارها اغلب شامل “زمین های بازی سریع” برای آزمایش تعاملی با اعلان ها هستند.
آزمایشات
آزمایش به آزمایش سیستماتیک مدل های مختلف ، ارسال ها ، استراتژی های RAG ، رویکردهای تنظیم دقیق یا سایر پارامترهای سیستم اشاره دارد. داده های مشاهده ، به ویژه اثری و نتایج ارزیابی ، برای مقایسه این آزمایشات ، درک معاملات و هدایت پیشرفت های تکراری در برنامه LLM بسیار مهم است.
چالش در مشاهده LLM
مشاهده و نظارت بر مدلهای بزرگ زبان ، چالش های منحصر به فردی را که از سیستم های نرم افزاری سنتی متمایز است ، نشان می دهد. این چالش ها به دلیل ماهیت احتمالی LLMS ، معماری پیچیده آنها و محیط های پویا که در آن فعالیت می کنند ، است. پرداختن به این چالش ها می تواند به ما در تدوین استراتژی های مؤثر در مشاهده کمک کند.
- پیچیدگی خروجی LLMS: به دلیل ماهیت جعبه سیاه ، LLM ها خروجی هایی تولید می کنند که پیش بینی و تفسیر آن دشوار است. از آنجا که آنها غیر قطعی هستند ، همان ورودی می تواند در موارد مختلف پاسخ های مختلفی ایجاد کند. ابزارهای مشاهدات سنتی ، که به خروجی های قطعی بستگی دارند ، ممکن است برای درک تنوع پاسخ های LLM تلاش کنند و ایجاد خط مقدمات نظارت مداوم را پیچیده کنند.
- تجزیه و تحلیل در زمان واقعی تقاضا: بسیاری از برنامه های LLM ، مانند عوامل مکالمه ، برای حفظ یک تجربه خوب کاربر ، به بازخورد فوری در مورد عملکرد خود نیاز دارند. به دست آوردن تجزیه و تحلیل زمان واقعی از عملکرد LLM ، مانند تأخیر یا نرخ خطا ، به ویژه در محیط های پر ترافیک که زمان پردازش سریع و پاسخ سریع بسیار مهم است ، چالش برانگیز است.
- نگرانی های مربوط به حریم خصوصی: هنگام برخورد با داده های حساس کاربر ، مانند مکالمات شخصی یا اطلاعات اختصاصی. تضمین حفظ حریم خصوصی و رعایت نظارتی ، مانند GDPR ، مهم است اما دشوار است ، زیرا شیوه های مشاهده باید نظارت دقیق را با محافظت از داده ها تعادل برقرار کند تا از نقض یا سوء استفاده جلوگیری شود.
- مقیاس پذیری با داده های بزرگ: LLMS مجموعه داده های عظیم را در محیط های زنده ، از جمله اعلان ها ، پاسخ ها و ابرداده ها تولید و پردازش می کند. مدیریت این حجم های بزرگ از داده ها ضمن حفظ سرعت و قابلیت اطمینان ، یک چالش بزرگ است ، به خصوص که مقیاس استفاده در تنظیمات تولید است.
- تعصب و انصاف: تشخیص و تصحیح تعصبات در خروجی های LLM یک نیاز اخلاقی مهم است. شناسایی تعصبات ، مانند پاسخ های چسبناک بر اساس جنسیت یا فرهنگ ، نیاز به تکنیک های پیشرفته ارزیابی دارد که می تواند برای اجرای و افزایش منابع پیچیده باشد. با این حال ، این تکنیک ها برای اطمینان از LLM های قابل اعتماد و منصفانه ضروری است.
معیارهای انتخاب ابزارهای مشاهده
انتخاب ابزار مشاهده مناسب برای اطمینان از عملکرد و ایمنی برنامه های LLM بسیار مهم است. LLM ها نیازهای منحصر به فردی دارند ، مانند نظارت بر زمان واقعی بر روی خروجی های پویا و تشخیص مسائل ظریف مانند توهم یا تعصب.
معیارهای زیر به شما کمک می کند تا یک ابزار منبع باز را انتخاب کنید که نیازهای LLM شما را برآورده کند:
- مورد استفاده خاص: شناسایی جنبه های برنامه LLM که باید نظارت کنید. آیا شما بر روی هزینه های ردیابی و تأخیر ، اشکال زدایی گردش کار عامل پیچیده از طریق ردیابی ، ارزیابی کیفیت و ارتباط پاسخ ها در مقیاس و نظارت بر مسائل ایمنی تمرکز می کنید؟ یا آیا شما در درک کارآیی سریع و تشخیص تغییر در الگوهای تعامل کاربر در طول زمان تمرکز دارید؟ اولویت های شما به باریک کردن ابزارهای با اهمیت ترین قابلیت های اصلی کمک می کند.
- قابلیت های ادغام: اطمینان حاصل کنید که ابزار یکپارچه با پشته فناوری فعلی شما ادغام می شود. این شامل ارائه دهندگان LLM (مانند OpenAi و Anthropic) ، چارچوب های ارکستراسیون (مانند Langchain و Llamaindex) ، پایگاه داده های بردار و خدمات ابری است. سازگاری زمان تنظیم را کاهش می دهد و گردش کار کارآمد را ارتقا می بخشد. یک ابزار خوب یکپارچه ، اصطکاک تنظیم را کاهش می دهد و پذیرش را تسریع می کند.
- ** مقیاس پذیری: ** این ابزار باید قادر به رسیدگی به حجم و سرعت داده هایی باشد که برنامه های LLM شما در هنگام رشد تولید می کنند.
- سهولت استفاده: یک رابط کاربر پسند ، زمان ورود به سیستم را به حداقل می رساند ، و اطمینان می دهد که تیم شما می تواند به سرعت از پتانسیل ابزار استفاده کند. به دنبال داشبورد های بصری ، مستندات روشن و یک فرآیند تنظیم مستقیم باشید.
- جامعه و پشتیبانی: یک جامعه فعال و حمایتی برای ابزارهای منبع باز ارزشمند است. این نشانگر توسعه مداوم است ، منابعی را برای عیب یابی ارائه می دهد و به عنوان منبع دانش و کمک های مشترک عمل می کند.
ارزیابی ابزارها با استفاده از این معیارها به شما کمک می کند تا یک راه حل منبع باز را انتخاب کنید که متناسب با چالش های منحصر به فرد LLM ها باشد و به راحتی در گردش کار خود ادغام شود.
ابزارهای بالای مشاهده LLM منبع باز
همانطور که سازمان ها مدل های زبان را در برنامه های تولیدی اتخاذ می کنند ، برای نظارت و ارزیابی رفتار خود نیز به ابزارهای قوی نیاز دارند. راه حل های منبع باز روشهای انعطاف پذیر و شفاف برای نظارت ، اشکال زدایی و بهینه سازی برنامه های LLM را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد.
در اینجا ابزارهای برتر مشاهده LLM منبع باز ، برجسته کردن ویژگی های اصلی آنها و استفاده از موارد برای کمک به انتخاب شما برای نیازهای LLM است.
1. ققنوس Arize
ققنوس توسط Arize Ai ، پلت فرم مشاهدات پیشرو و بهترین تأمین اعتبار LLM پشتیبانی می شود. بر خلاف بسیاری از گزینه های دیگر ، ققنوس از زمین برای توسعه دهندگان منبع باز کار می کند که با خطوط لوله پیچیده LLM مانند عوامل و RAG کار می کنند. این برنامه برای آزمایش ، ارزیابی و عیب یابی برنامه های LLM طراحی شده است. این یک رابط کاربری برای تجسم آثار LLM و اجرا در طول توسعه و آزمایش فراهم می کند.
ویژگی های اصلی برجسته ققنوس زمین بازی سریع و ارزیابی LLM آن است. این همچنین برای خود میزبانی ساده ساخته شده است ، به طور خاص ، این یکی از تنها سیستم عامل های منبع باز است که نیازی به یک پایگاه داده جداگانه ندارد که در هنگام راه اندازی پیکربندی شود. Phoenix بدون وابستگی خارجی مانند Redis یا Clickhouse ، ساده ترین مسیر را برای مشاهده Full-Stack LLM ارائه می دهد. ققنوس که قبلاً توسط تیم های برتر مهندسی هوش مصنوعی در سراسر استارتاپ ها و شرکت ها پذیرفته شده است ، وضوح و کنترل را به گردش کار پیچیده LLM می بخشد. سرانجام ، این لایه سازگار سازگار با OpenTelemetry خود را فراهم می کند ، OpenInference ، همچنین توسط تیم Arize نگهداری می شود.
ویژگی های اصلی Arize Phoenix:
- تجسم خودکار ردیابی برای همه چارچوب های مهم
- گردش کار جامع ارزیابی LLM و الگوهای از پیش آزمایش شده
- قابلیت های آزمایش برای مقایسه اجرا
- زمین بازی سریع و سیستم مدیریت سریع کاملاً برجسته
- تنظیم آسان خود میزبانی
موارد استفاده از ققنوس
ققنوس برای تیم هایی مناسب است که باید در مرحله توسعه آزمایش کنند و عملکرد برنامه را ارزیابی کنند ، به ویژه برای عوامل.
این امر با تجسم آثار ، مدیریت و بهینه سازی اعلان ها و مقایسه تأثیر مدل های مختلف یا نسخه های سریع از طریق ارزیابی ، به عیب یابی کمک می کند.
همچنین با تجزیه و تحلیل متن ، تصویر و داده های صوتی ، به شناسایی دلایل اصلی ورودی های کاربر غیر منتظره یا پاسخ های LLM مشکل ساز کمک می کند.
ادغام ققنوس
ققنوس به طور بومی با چارچوب هایی مانند Llamaindex ، Langchain ، Haystack ، DSPY ، Smolagents و ارائه دهندگان LLM مانند Openai ، Bedrock ، Mistalai ، Vertexai و Litellm ادغام می شود. همچنین با سیستم عامل هایی مانند Langflow ، Litellm Proxy و Beeai ادغام می شود.
2.
Langfuse یکی دیگر از بسترهای منبع باز برای اشکال زدایی ، تجزیه و تحلیل و تکرار در برنامه های مدل زبان است. این مسیر ردیابی ، ارزیابی و مدیریت سریع را ارائه می دهد. در حالی که Langfuse قابلیت های زیادی را ارائه می دهد ، برخی (مانند زمین بازی سریع و ارزیابی خودکار) فقط در ردیف پرداخت شده برای کاربران خود میزبان موجود هستند.
خود میزبانی نیاز به پیکربندی چندین سرویس خارجی ، مانند مدیریت وابستگی های خارجی مانند Clickhouse ، Redis و ذخیره سازی S3 دارد که می تواند سربار عملیاتی را افزایش دهد. ابزار دقیق به طور کلی به ادغام کتابخانه های خارج متکی است ، اگرچه از استانداردهای OpenTelemetry پشتیبانی می کند.
ویژگی های کلیدی:
- ردیابی دقیق برای تماس ها و زنجیرهای LLM.
- پشتیبانی از ارزیابی های خودکار و دستی.
- مدیریت و نسخه های جامع سریع.
- نظارت بر هزینه و تأخیر.
- ادغام برای جمع آوری بازخورد کاربر.
موارد استفاده
پلت فرم مشترک Langfuse در اشکال زدایی ، تجزیه و تحلیل و تکرار برنامه های LLM در طول چرخه عمر توسعه کمک می کند. همچنین می توان از آن برای نظارت بر عملکرد ، آثار و معیارها و ارزیابی کیفیت کاربرد از طریق ترکیبی از روشهای خودکار و انسانی محور استفاده کرد.
طراحی اول LANGFUSE ، آن را قادر می سازد تا گردش کار LLMOPS را از بین ببرد. همچنین برای استقرار در محیط های با امنیت بالا طراحی شده است. این برنامه از ردیابی برنامه های ساخته شده با چارچوب های مختلف یا کد سفارشی پشتیبانی می کند.
ادغام
Langfuse SDK هایی را برای Python و JS/Ts فراهم می کند. این ادغام را برای Openai SDK ، Langchain ، Llamaindex ، Haystack ، Litellm ، Flowise ، Dify ، OpenWebui ، Promptfoo ، Lobechat ، Vapi ، Stuffable ، Gradio ، Goose ، Smolagents و Crewai ارائه می دهد. از OpenTelemetry پشتیبانی می کند. این برنامه با مدل های محلی از طریق Ollama ادغام می شود و دارای API برای ادغام های سفارشی است.
3. اوپیک
OPIK یک پروژه منبع باز توسط دنباله دار است که با محوریت ارزیابی ، آزمایش و نظارت بر برنامه های LLM ، از جمله سیستم های RAG و گردش کار عامل متمرکز است. این پشتیبانی از توسعه دهندگان در کل چرخه عمر توسعه برنامه LLM پشتیبانی می کند.
OPIK را می توان به صورت محلی اجرا کرد. شما می توانید با استفاده از یک نصب کننده محلی خود میزبانی کنید یا گزینه استقرار Kubernetes را انتخاب کنید که برای محیط های تولید طراحی شده است. به عنوان ابزاری جدیدتر ، OPIK هنوز هم جامعه و اکوسیستم خود را در حال ساخت است.
ویژگی های کلیدی:
- ردیابی پایان به پایان برای برنامه های LLM.
- پشتیبانی ارزیابی خودکار و دستی.
- معیارهای قبل از پیکربندی LLM-AS-A-judge.
- داشبورد نظارت بر تولید.
- ردیابی آزمایش برای تجزیه و تحلیل مقایسه ای.
موارد استفاده
از OPIK می توان برای اشکال زدایی و بهینه سازی برنامه های LLM ، سیستم های RAG و نمایندگان استفاده کرد. این پشتیبانی از ارزیابی عملکرد برنامه با استفاده از طیف وسیعی از معیارها و قضات LLM پشتیبانی می کند و آزمایش را در خطوط لوله CI/CD ادغام می کند.
علاوه بر این ، این برنامه های تولید را برای موضوعات و عملکردهای عملکرد نظارت می کند و مجموعه داده های تولید را برای تکرارهای بیشتر تولید می کند. OPIK به درک روابط علت و معلولی در مدلهای پیچیده زبان بزرگ کمک می کند.
ادغام
Opik یک SDK Python را با دکوراتور Track و یک SDK TypeScript ارائه می دهد. این کشور با OpenTelemetry ، Llamaindex و Pytest ادغام می شود و از ادغام با پلت فرم گسترده تر دنباله دار ML بهره می برد.
4 هلیکون
هلیکون خود را به عنوان یک پلت فرم مشاهدات LLM با منبع باز برای توسعه دهندگان و یک بستر همه در یک برای نظارت ، اشکال زدایی و بهبود برنامه های LLM آماده تولید توصیف می کند. این دستگاه به عنوان یک دروازه سبک یا پروکسی سبک عمل می کند و یک رابط تمیز برای به دست آوردن دید در تماس های API LLM ارائه می دهد و باعث ادغام آسان می شود. هلیکون به جای مشاهده کامل پشته ، برای دید سطح API مناسب است ، که ممکن است بینش را در برنامه های عامل پیچیده تر محدود کند.
ویژگی های کلیدی:
- درخواست و ورود به سیستم برای تعامل LLM.
- تأخیر و ردیابی هزینه.
- نظارت بر استفاده از توکن.
- رابط آزمایش سریع.
- لایه ذخیره سازی داخلی و محدود کردن نرخ.
موارد استفاده
هلیکون برای ردیابی هزینه ها ، تأخیر ، کیفیت و خطاهای مربوط به LLM در تولید مناسب است. این کمک در عیب یابی تعامل عامل و شناسایی علل اصلی خطاها است. تیم ها می توانند با استفاده از ویژگی ها ، از ویژگی های دروازه مانند ذخیره ، محدود کردن نرخ و پیشرفت های امنیتی استفاده کنند و رفتار کاربر و توزیع هزینه را تجزیه و تحلیل کنند.
ادغام
هلیکون SDK و ادغام را برای سیستم عامل های مختلف مانند JavaScript/TypeScript ، Python ، Langchain و Litellm ارائه می دهد. این برنامه از چندین ارائه دهنده LLM مانند OpenAi ، Azure OpenAi و Anthropic پشتیبانی می کند و با سیستم عامل های ارزیابی و شرکای تنظیم دقیق مانند OpenPipe و Atonomi ادغام می شود.
5. Traceloop
Traceloop همچنین یک پروژه منبع باز است که ردیابی پایان به پایان برای برنامه های LLM را فراهم می کند. از استانداردهای OpenTelemetry برای ارائه دید در جریان درخواست از طریق کد ، به ویژه در گردش کار مبتنی بر عامل و چند مرحله ای استفاده می کند. Traceloop منحصراً روی ردیابی تمرکز دارد و برای باز کردن پتانسیل کامل خود به یک مجموعه OpenTelemetry موجود نیاز دارد.
ویژگی های کلیدی:
- ردیابی خودکار برای چارچوب ها و ارائه دهندگان LLM.
- سازگاری Opentelemetry برای ادغام یکپارچه.
- تجسم توالی و وابستگی های تماس LLM.
- ورود به ورودی و خروجی ها در آثار.
موارد استفاده
Traceloop برای تیم هایی که می خواهند مشاهده دقیق LLM را به برنامه هایی که قبلاً با OpenTelemetry سازگار هستند یا برنامه ریزی برای اتخاذ OTEL را اضافه می کنند ، ایده آل است. این نظارت بر معیارهای عملکرد ، هزینه ها (از طریق شمارش توکن) و رفتار تعامل با LLM ها ، پایگاه داده های بردار و چارچوب ها را کنترل می کند. یک مورد استفاده اصلی ادغام داده های مشاهده LLM یکپارچه در APM و ابزارهای مشاهده موجود است.
ادغام
Traceloop به راحتی با ارائه دهندگان LLM ، وکتور DBS و چارچوب های LLM مانند Langchain ، Llamaindex ، Haystack ، Litellm و Crewai ادغام می شود. استحکام اصلی آن سازگاری با تعداد زیادی باکتری مشاهده از طریق پروتکل OpenTelemetry (OTLP) است.
با صعود
OpenLit ابزاری برای مشاهدات بومی OpenTelemetry است که برای برنامه های مهندسی هوش مصنوعی و LLM ساخته شده است. این برنامه بر روی ابزار ساده و بی طرف فروشنده برای LLM ها ، پایگاه داده های بردار و سایر مؤلفه های پشته AI متمرکز است. OpenLit برای تیم هایی که قبلاً به شدت در OpenTelemetry و نظارت GPU سرمایه گذاری شده اند ایده آل است اما ویژگی های کمتری را برای ارزیابی سریع و آزمایش LLM ارائه می دهد.
ویژگی های کلیدی:
- ردیابی و مجموعه معیارها خارج از جعبه.
- ردیابی هزینه خودکار برای استفاده LLM.
- پشتیبانی از ادغام نگهبان.
- قابلیت های نظارت بر GPU.
موارد استفاده
یک مورد استفاده اصلی برای OpenLIT ادغام LLM و GPU در زیرساخت های نظارتی مبتنی بر OpenTelemetry موجود مانند گرافانا ، جاگر ، پرومتئوس یا باکتری های تجاری است. قابلیت های نظارت بر GPU آن به تیم ها کمک می کند تا مدل های محلی را اجرا کنند ، آنها را به خوبی تنظیم کنند و منابع GPU را به طور مؤثر مدیریت کنند.
ادغام
OpenLit SDK ها را در درجه اول در پایتون فراهم می کند و با ارائه دهندگان LLM ، پایگاه داده های بردار مانند Chroma ، Frameworks Agent و GPU ها ادغام می شود. روش ادغام اصلی آن شامل ارسال داده های استاندارد OTLP به هر پس زمینه سازگار ، از جمله جمع کننده OpenTelemetry ، Grafana Cloud ، New Relic و Datadog است.
پایان
LLM ها همچنان به نوآوری در صنایع ادامه می دهند ، در حالی که مشاهده برای عملکرد قابل اعتماد و اخلاقی بسیار مهم است. ابزارهای منبع باز که در اینجا مورد بحث قرار گرفته است ، مانند Arize Phoenix ، راه حل های متناسب با چالش های منحصر به فرد LLM ها ، از جمله ردیابی گردش کار پیچیده و ارزیابی خروجی ها را ارائه می دهد.
توسعه دهندگان می توانند از این ابزارها برای رفع مشکلات مهم مانند تعصب ، مشکلات عملکرد ، توهم و نگرانی در مورد حریم خصوصی استفاده کنند و به ایجاد اعتماد به برنامه های LLM خود کمک کنند.
