本文解析LLM可观测性的定义、作用及工具，结合Baklib相关场景，说明其在聊天机器人、AI智能体中的应用，助力企业合规与系统优化。
由GenAI技术提供支持的聊天机器人在许多文档平台中越来越突出。掌握提示词工程知识的用户，能够向聊天机器人提出更精准的问题，并获得准确回复。这标志着用户与文档站点交互方式的范式转变。此外，用户更倾向于自助服务，而非等待客服人员回复。如今，用户更关注完成任务本身，而非自行执行零散操作。
AI 智能体能够自主规划任务、做出决策并执行一系列操作，在多个领域快速普及，且与技术写作实践高度相关。例如，技术写作者可借助写作智能体、会议纪要智能体等工具，高效完成部分工作目标。
想要让用户信任聊天机器人的回复、认可 AI 智能体的任务完成效果，监控 AI 生成回复的全流程行为至关重要。这既关乎 AI 的可解释性，也为 AI 审计提供支撑。大语言模型可观测性（LLM Observability）正是用于监控 AI 系统、助力企业遵守全球 AI 监管法规，实现可审计性与责任追溯的核心实践。
什么是大语言模型可观测性？
在传统机器学习领域，存在机器学习运维（MLOps）体系：AI 模型部署后，所有模型配置、输入与输出都会被记录至系统。这些日志数据可用于监控模型漂移、数据漂移等问题，也能为模型新增数据重训练提供优先级依据。
在生成式 AI 领域，与 MLOps 对应的体系是大语言模型运维（LLMOps），通常统称为大语言模型可观测性。该体系可帮助数据科学家完整记录生成式 AI 系统的全维度信息（即追踪日志），适用场景包括：
在检索增强生成（RAG）系统中，监控内容检索、提示词、重排序输出及第三方大语言模型的回复生成过程
分析 RAG 系统各组件间的响应延迟
理解摘要等简单提示词工程任务的回复生成逻辑
追踪 AI 智能体内部的交互流程
记录生成式 AI 系统的输入与输出，满足合规要求
大语言模型可观测性是追溯生成式 AI 输出与回复逻辑的核心手段。只有完成全流程追踪，才能针对性调整系统组件，优化后续行为。例如，若聊天机器人因幻觉生成不准确回复，需先记录该类异常回复，再通过优化系统指令、升级大语言模型、修复内容检索逻辑等方式修正问题 —— 而可观测性能明确指出问题修复的切入点。
大语言模型可观测性的日志记录与分析能力
大语言模型可观测性以数据日志为基础：单条数据记录称为跨度（Span），多条跨度的集合称为追踪（Trace）。一条追踪可完整呈现多步骤工作流的全量数据流转，而对生成式 AI 应用内细粒度行为的追踪，需结合业务场景与优化目标定制。例如，若需分析系统延迟，建议将每个组件的行为独立记录为跨度，从而获得系统整体运行视图。
大语言模型可观测性工具套件应包含以下核心能力：
延迟与性能指标监控
令牌用量与成本追踪
幻觉与事实准确性检测
提示词与回复日志记录
效果评估指标
全链路追踪与依赖关系监控
异常错误检测
安全与合规校验
可解释性与调试辅助工具
聊天机器人系统中的追踪示例 ——RAG 系统追踪
可针对完整 RAG 系统生成从用户提问到回复生成的全流程追踪，工作流中的每个独立步骤均可记录为跨度。通过海量追踪数据，可定位并解决以下问题：
内容检索质量不佳
上下文窗口异常
性能瓶颈导致响应缓慢
向量嵌入漂移
在此场景下，大语言模型可观测性能提升回复质量、优化响应延迟，进而改善用户体验。
AI 智能体系统中的追踪示例
可针对每一次智能体工作流调用生成追踪，精准呈现智能体系统各组件的运行逻辑。以旅游 AI 智能体为例，典型追踪可帮助定位并解决：
工具选择错误
无限循环问题
任务规划能力薄弱
上下文丢失
在此场景下，大语言模型可观测性能助力工作流优化、提示词工程迭代与智能体行为调优，提升 AI 智能体的运行效率。
符合欧盟《人工智能法案》要求
根据欧盟《人工智能法案》，中低风险 AI 系统的核心要求之一是透明化与文档化。
AI 系统提供商需记录系统能力、局限性与性能表现，大语言模型可观测工具可自动记录模型行为、决策逻辑及性能指标，满足该要求。
AI 系统提供商需持续监控系统风险与有害输出，可观测工具可实现偏见检测、安全监控与异常行为识别。
大语言模型可观测性从数据质量追踪、来源溯源、数据偏见检测等维度，助力 AI 系统的数据治理。
数据追踪可实现 AI 回复逻辑的可解释性，明确回复生成的原因与过程。
同时为事件上报与责任追溯提供依据。
下一步行动：投入大语言模型可观测性建设
对于所有使用生成式 AI 系统的企业而言，投入大语言模型可观测性建设是一项战略举措。它可解决核心痛点：理解聊天机器人的非确定性行为、审计复杂多步骤工作流、评估回复质量、降低安全风险。
实测数据显示，对生成式 AI 系统全流程追踪，可将系统质量与可靠性实时提升 40%。随着生成式 AI 系统复杂度不断提升，大语言模型可观测性是企业满足国际法规监管、实现合规运营的关键解决方案。
博客
