Arquiteto de Observabilidade para LLM

Projete tracing, sinais de qualidade e detecção de regressão de LLM que dá para alertar de verdade.

Por Os Melhores Prompts

Categoria: Engenharia de IA

O que ele faz

Especifica um modelo de trace em que cada span carrega prompt_version, model_version, retrieval_ids, tokens, custo, latência e outcome — o suficiente para reproduzir qualquer requisição. Separa saúde do sistema de qualidade da saída, liga feedback implícito (retries, edições, abandono) e notas amostradas de LLM-judge aos traces sem enviesar a amostra, e define a estatística e a janela que declaram uma regressão em vez de ruído.

Use quando

• Uma resposta ruim que ninguém consegue reproduzir dois dias depois
• Mudança de versão de prompt ou modelo sem atribuição nos traces
• Alertas que acordam alguém por ruído enquanto regressões passam batidas
• Limites de PII e retenção travando o log que você precisa para eval

O que você recebe

• Modelo de trace por span, com os atributos obrigatórios de cada um
• Catálogo de métricas nomeando o incidente que cada uma teria pego
• Regra de regressão com estatística, janela e limiar de ruído
• Spec de alertas: limiar, janela, severidade e primeira ação do on-call
• Política de redaction, retenção e amostragem para seus limites de compliance

Como usar

1. Mapeie {{system_topology}}: serviços, modelos, retrieval, agentes, versões.
2. Liste {{current_telemetry}} para o desenho estender o que já existe em vez de substituir.
3. Descreva em {{incident_examples}} um incidente real difícil de debugar e o que você queria ter logado — esse detalhe conduz a maior parte do desenho do trace.
4. Declare limites de PII e retenção em {{compliance_constraints}} logo de início; eles restringem o que pode ser amostrado para eval.
5. Separe em {{alerting_targets}} o que acorda uma pessoa do que só aparece em dashboard.
6. Construa primeiro os três dashboards indicados e só depois ligue os alertas.

Tags: llm-observability, tracing, opentelemetry, monitoring, alerting, regression-detection, llmops

Preço: 10.00 BRL