Вероятно, я был не первым, кто сказал вам, что ИИ ломается так, о чем вас никто не предупреждал. Но я, возможно, буду первым, кто признает, что понятия не имел, что на самом деле происходит внутри моего собственного приложения искусственного интеллекта, пока что-то не пошло не так, и я не...
Вероятно, я был не первым, кто сказал вам, что ИИ ломается так, о чем вас никто не предупреждал. Но я, возможно, буду первым, кто признает, что понятия не имел, что на самом деле происходит внутри моего собственного приложения искусственного интеллекта, пока что-то не пошло не так, и мне не на что было смотреть абсолютно ничего полезного.
Не было ни трассировки стека, ни журнала ошибок, который нужно было читать, только очень недовольный пользователь и панель управления, которая абсолютно не подозревала, что что-то пошло не так.
Именно поэтому наблюдаемость LLM стала одной из самых быстрорастущих категорий в инфраструктуре искусственного интеллекта.
В 2026 году рынок достигнет 2,75 миллиарда долларов, и Gartner ожидает, что к 2028 году он охватит 50% всех развертываний GenAI. Команды не тратят на это деньги, потому что это весело. Они тратят на это деньги, потому что управлять искусственным интеллектом вслепую действительно болезненно.
1. Что такое наблюдаемость LLM?
К началу 2026 года 72% компаний из списка Fortune 500 имели хотя бы одно запущенное приложение LLM. Большинство из них не имели реального представления о том, что на самом деле происходит внутри.
Наблюдаемость LLM — это ваша способность видеть внутри вашего ИИ-приложения во время его работы: каждое отправленное приглашение, каждый сгенерированный ответ, сколько это стоило, сколько времени занял каждый шаг и был ли результат действительно правильным.
Неудобство