Einführung in die KI-Observabilität

In der heutigen digitalen Welt sind Unternehmen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI) angewiesen, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und innovative Lösungen anzubieten. Doch während die Nutzung von KI-Systemen exponentiell zunimmt, bleibt die Sichtbarkeit und Nachvollziehbarkeit dieser Systeme oft auf der Strecke. Hier kommt die KI-Observabilität ins Spiel. Sie ermöglicht es Teams, Einblicke in die Funktionsweise ihrer KI-Modelle zu gewinnen und grundlegende Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel: “Welche Eingaben kosten uns am meisten?”

Was ist KI-Observabilität?

Die KI- und LLM-Observabilität ist die Praxis, Telemetriedaten über den gesamten Technologie-Stack hinweg zu sammeln, zu analysieren und zu korrelieren, um zu verstehen, wie KI-Systeme in verschiedenen Umgebungen, einschließlich der Produktion, agieren. Sie ermöglicht eine Echtzeit-Sichtbarkeit in LLMs, KI-Agenten, Orchestrierungsebenen und deren Auswirkungen auf Anwendungen und Infrastruktur. Diese Art der Observabilität liefert umsetzbare Erkenntnisse, die Entwicklern, Site Reliability Engineers (SREs) und Plattformteams helfen, KI-gestützte Dienste zu debuggen, zu optimieren und zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig, leistungsfähig und kosteneffizient bleiben und die Qualitätsstandards erfüllen.

Wichtige Komponenten der KI-Observabilität

Die KI-Observabilität erstreckt sich über mehrere Schichten des Technologie-Stacks, von benutzerorientierten Anwendungen bis hin zu Infrastrukturservices, die KI-Workloads unterstützen. Jede Schicht bringt einzigartige Telemetriedaten, Herausforderungen und Erkenntnisse mit sich. Hier ist eine Übersicht der wesentlichen Komponenten:

Anwendungsschicht

• Hier interagieren die Benutzer mit dem KI-System. Dazu gehören Chat-UIs, Feedback-Widgets, Dashboards und andere Frontend- und Backend-Services.
• Observabilitätsprioritäten: Verfolgen von Benutzerinteraktionsmustern, Latenz, Feedbackschleifen und UI-ausgelösten Anomalien.

Orchestrierungsschicht

• Verwaltet LLM-Aufrufe, Tools und Entscheidungslogik. Dazu gehören Tools und Frameworks wie LangChain, Semantic Kernel und benutzerdefinierte Pipelines.
• Observabilitätsprioritäten: Verfolgen von Prompt/Response-Paaren, Wiederholungen, Ausführungszeiten von Tools und Entscheidungszweigen.

Agentenschicht

• Verwaltet mehrstufige Denkprozesse und autonome Workflows. Dies umfasst die Ziele, den Gedächtnis-Kontext, das Zwischen-Reasoning und die Nutzung von Tools.
• Observabilitätsprioritäten: Instrumentierung zur Verfolgung von Denkketten, Nutzungshistorie von Gedächtnis-Tools und Ergebnissen.

Modell- und LLM-Schicht

• Hier werden KI-Modelle ausgeführt, einschließlich Foundation Models, feinabgestimmter LLMs, Einbettungsmodelle und Klassifizierer.
• Observabilitätsprioritäten: Überwachung von Schlüsseltelemetriedaten wie Modell- und Token-Nutzung, Latenz, Fehlerarten und Qualitätsmetriken.

Semantische Suche & Vektordatenbank-Schicht

• Unterstützt die Retrieval-Augmented Generation (RAG) und vektorbasierte Suche.
• Observabilitätsprioritäten: Verfolgen der Qualität von Einbettungen, Relevanzbewertungen und Latenz.

Infrastruktur-Schicht

• Umfasst die zugrunde liegenden Systeme, die KI-Workloads unterstützen, einschließlich Cloud-nativer Infrastruktur.
• Observabilitätsprioritäten: Überwachung der GPU-Nutzung, des Speicherbedarfs und der Verfügbarkeit von KI-Infrastruktur.

Jeder Schritt muss nachvollziehbar und messbar sein – von einem Daumen-nach-unten-Klick im UI über den Entscheidungsgraphen des Agenten bis hin zu den zugrunde liegenden Workloads. Dies macht eine End-to-End-Observabilität über alle Schichten hinweg unerlässlich, um zuverlässige KI-Dienste sicherzustellen.

Die Vorteile der KI-Observabilität

• Verbesserung der Kosten- und Modellkontrolle durch Zuordnung der Token-Nutzung zu Anfragen, Modellversionen und einzelnen Benutzern.
• Verfolgen von End-to-End-Workflows vom Benutzereingang bis zur Modellausgabe.
• Identifizierung von Fehlerarten wie Latenzspitzen und Toolfehlern.
• Sicherstellung der Modellqualität durch Metriken aus Benutzerfeedback und Korrektheit.
• Erfüllung von SLAs und Compliance-Anforderungen durch Verfolgung der Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Workflows.

Moderne KI-Stacks sind dynamisch, undurchsichtig und kostspielig. Die KI-Observabilität verwandelt diese komplexen Systeme in messbare, nachvollziehbare und optimierbare Systeme.

Wie man den gesamten Stack instrumentiert

Um umsetzbare Erkenntnisse und vollständige Sichtbarkeit über Qualität, Leistung und Kosten zu gewinnen, sollten Logs, Traces, Metriken und Feedback über alle Schichten der KI-Observabilität korreliert werden.

Instrumentierung der Anwendungsschicht

• Erfassung von Benutzerinteraktionen, Feedbackereignissen und Anfragedaten.

Instrumentierung der Orchestrierungsschicht

• Verfolgung des gesamten LLM-Ausführungswegs einschließlich der Eingaben und Ausgaben.

Instrumentierung der Agentenschicht

• Protokollierung der Ziele, Denkprozesse und Zwischenergebnisse der Agenten.

Instrumentierung der Modell- und LLM-Schicht

• Erfassung von Roh-Prompts, Modell-Latenz und Token-Nutzung.

Instrumentierung der semantischen Such- und Vektordatenbank-Schicht

• Protokollierung der Qualität von Einbettungen und Abfrage-Latenz.

Instrumentierung der Infrastruktur-Schicht

• Erfassung von Metriken zur Ressourcennutzung wie GPU und Speicher.

Fazit

Die Implementierung einer umfassenden KI-Observabilität ist entscheidend für die Optimierung und das Management von KI-gestützten Anwendungen. Durch die Schaffung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit in komplexen Systemen können Unternehmen nicht nur Kosten sparen, sondern auch die Qualität ihrer Dienstleistungen verbessern und die Zufriedenheit ihrer Benutzer steigern.

Quellenliste:

• Quelle: Getting Started with AI Observability
• Was ist AIOps?
• Der Aufstieg der agentischen KI Teil 1
• Der Aufstieg der agentischen KI Teil 2
• Der Aufstieg der agentischen KI Teil 4