Las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje pueden generar respuestas diferentes ante solicitudes aparentemente similares. Además, una respuesta incorrecta puede deberse al modelo, al contexto recuperado, al prompt o a una herramienta externa. Para comprender estos problemas surge LLM Observability.
Esta disciplina busca monitorear el comportamiento completo de una aplicación basada en modelos de lenguaje. Para ello analiza aspectos como latencia, consumo de tokens, costos, calidad de respuestas, fuentes utilizadas y errores generados.
En sistemas RAG, por ejemplo, resulta importante conocer qué documentos fueron recuperados antes de generar una respuesta. Si la información proporcionada al modelo es incorrecta o insuficiente, será necesario investigar toda la cadena de procesamiento.
La observabilidad permite identificar problemas, comparar diferentes versiones de modelos y mejorar continuamente la experiencia del usuario.
Tip Winxgo: No monitorees únicamente el tiempo de respuesta. Comprender cómo se generó una respuesta es fundamental para mejorar la confiabilidad de una aplicación de IA.
Pregunta para la comunidad: ¿Cuál debería ser la métrica más importante en una aplicación de IA: precisión, latencia o costo?
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