LLM可観測性で生成AIユーザー・エクスペリエンスを強化 (2025/04/25)

https://blogs.oracle.com/observability/post/enhance-your-gen-ai-user-experience-with-llm-observability

Gen AIおよびLarege言語モデル(LLM)可観測性によるユーザー・エクスペリエンスの強化

Gen AIはさまざまな業界に革命を起こし続けているため、最高水準のパフォーマンスと信頼性を維持しながら、優れたユーザー・エクスペリエンスを提供することに重点を置くことが不可欠です。OCI (Oracle Cloud Infrastructure) Application Performance Monitoring (APM)をGen AI推論アプリケーションに統合すると、可観測性を大幅に向上させ、貴重なインサイトを提供し、最適なユーザー・インタラクションを実現できます。OCI APMを活用してGen AIアプリケーションを強化する方法を次に示します。

リアルタイム・レスポンス時間の監視:

Gen AI推論アプリケーションの応答時間を追跡して、ユーザーの期待を満たしていることを確認します。OCI APMでは、カスタム・ダッシュボードとアラートを設定でき、レスポンス時間が事前定義されたしきい値から逸脱した場合に即座に通知できます。このメトリックを綿密に監視することで、潜在的なボトルネックやパフォーマンスの低下を迅速に特定し、迅速な解決を実現できます。

包括的なエラー検出:

アプリケーション内のエラーを検出および診断して、ユーザーの中断を最小限に抑えます。OCI APMは、堅牢なエラー検出機能を提供し、モデル予測エラー、データ処理の問題、システム障害など、さまざまなタイプのエラーを特定して分類するのに役立ちます。詳細なエラー・ログと分析により、Gen AIシステムの全体的な安定性を強化するために、ターゲットを絞ったソリューションを効率的にトラブルシューティングおよび実装できます。

モデルの正確さの評価:

Gen AIモデルの正確性を長期にわたって維持および改善します。OCI APMは、予測と真理データを比較することで、定期的なモデルの精度評価を促進します。モデル・パフォーマンスを監視することで、正確性のドリフトを検出し、再トレーニングまたはモデル更新をトリガーして、ユーザーに最も信頼性の高い最新の結果を提供できます。

データドリフトとセキュリティ監視:

OCI APMは、Gen AIアプリケーション管理の重要な側面に対処するのに役立ちます。データ・ドリフトを監視することで、モデルの入力データが引き続き関連し、トレーニング・データ配信と一致するようにできます。これは、モデルのパフォーマンスを維持し、予期しない動作を防止するために不可欠です。また、OCI APMは、潜在的な脆弱性を特定し、規制へのコンプライアンスを確保することでセキュリティを強化し、機密性の高いユーザー情報を保護します。

リソースの最適化とコスト効率:

Gen AIアプリケーションのリソース割当てを最適化し、パフォーマンスを損なうことなくコスト効率を向上させます。OCI APMは、リソース使用率に関するインサイトを提供し、非効率性を特定し、それに応じてリソースをスケーリングするのに役立ちます。インフラストラクチャを適切なサイズにすることで、アプリケーションをスケーラブルかつコスト効率に優れたままにし、最終的に組織とエンドユーザーの両方に利益をもたらすことができます。

カスタマイズされたユーザー・エクスペリエンス:

OCI APMから得られたインサイトにより、データ主導型の意思決定を行い、ユーザー・エクスペリエンスをパーソナライズおよび強化できます。たとえば、特定のニーズを持つユーザー・セグメントを識別し、それに応じてアプリケーションの動作を調整できます。モデル出力のカスタマイズ、レスポンス形式の最適化、またはカスタマイズされた推奨事項の提供のいずれであっても、OCI APMデータを使用すると、より魅力的でユーザー中心のGen AIアプリケーションを作成できます。

継続的な改善:

OCI APMは、Gen AI推論アプリケーションの継続的な改善の文化を可能にします。パフォーマンス・メトリック、エラー・トレンドおよびユーザー・フィードバックを定期的に分析することで、反復的な機能強化を実装できます。このプロセスにより、アプリケーションが常に時代を先取りし、進化するユーザー要件に適応し、市場の競争力を維持できます。

図1: 「推論アプリケーション」ダッシュボードの「概要」タブ

高度な監視と診断で生成AI推論アプリを強化

包括的なインサイトを得るためのすべてのインタラクションをトレース:

Gen AIアプリケーションのインタラクションのあらゆる側面をトレースすることで、完全な可視性を確保します。これには、会話フローおよびユーザー入力の追跡を含む、Large Language Model (LLM)チャットの監視が含まれます。ユーザーがVector DBを使用する場合、検索問合せと結果をトレースして、データ取得の有効性を理解します。また、埋込み生成プロセスに従って、データ表現の品質を分析します。すべてのサービスとツールの呼出しをカバーすることで、改善すべき領域を特定し、ユーザー・エクスペリエンス全体を最適化できます。

ボトルネックの特定とパフォーマンスの最適化:

Gen AIシステムのボトルネックを特定して、パフォーマンスを向上させます。ライン・レベルのインストゥルメンテーションを介して詳細な診断を利用することで、コード実行パスを検査し、低速または問題のある関数を識別できます。ペイロード取得を実装して、異なるコンポーネント間で交換されるデータを記録および分析し、データ処理の最適化を支援します。これらのボトルネックに対処することで、アプリケーションの効率的な実行が保証され、より迅速かつ応答性の高いユーザー・インタラクションが提供されます。

ホリスティック・ビューのエンドユーザー・モニタリング:

包括的な監視を実装することで、エンド・ユーザー・エクスペリエンスに注目します。ユーザー・セッションを追跡して、Gen AIシステムとのジャーニーとインタラクションを理解します。これにより、Gen AIの使用がコンバージョン率などの主要指標に与える影響を分析できます。ユーザーの行動をGen AI機能と相関させることで、十分な情報に基づいた意思決定を行い、エンゲージメントとビジネスの成果を向上させることができます。

正確な応答時間測定のための実ユーザー監視(RUM):

RUMを使用して、エンド・ユーザーの観点から応答時間を測定します。このアプローチでは、ネットワークおよびブラウザの待機時間が考慮され、ユーザー・エクスペリエンスの正確な表現が提供されます。実際の応答時間を理解することで、現実的なパフォーマンス目標を設定し、最適化が最も影響を与える可能性のある領域を特定できます。

可用性およびドリフト分析のための合成モニタリング:

合成モニタリングを実装して、Gen AIアプリケーションを常に使用可能にし、期待どおりに実行できるようにします。時間の経過とともにアンサーの分散を評価してドリフト分析に使用します。合成モニタリングを使用すると、ユーザー・インタラクションをシミュレートできるため、システムのレスポンスが意図した動作から逸脱しているかどうかを識別できます。これは、Gen AIモデルの正確性と信頼性を維持するために重要です。

LLMサービスの呼出しおよびリソース使用率の追跡:

LLMサービスの呼出しを追跡することで、Gen AIインフラストラクチャをコントロールできます。各入出力のトークン数を記録して、リソースの使用状況を効果的に管理できるようにします。各生成AI呼出しに関連するコストを計算して監視し、経費を最適化します。このレベルの追跡により、リソースを効率的に利用でき、コストを管理しながらアプリケーションを拡張できます。

ユーザー・フィードバック統合:

ユーザーのフィードバックを奨励し、追跡して、Gen AIシステムの有効性を評価します。簡単なサムアップ/サムダウン・フィードバック・メカニズムを実装して、ユーザーの満足度を迅速に評価します。フィードバックを分析し、「わからない」や「提供されたデータに含まれていない」などの応答のパターンを探して、弱い応答を特定します。このフィードバック・ループは、Gen AI出力の品質を向上させ、ユーザー・エンゲージメントを強化するのに役立ちます。

多様なAIエコシステムの柔軟な監視:

Gen AIフレームワーク、プログラミング言語、またはモデルを監視および診断する柔軟性を活用します。Python、Java、最先端のLLMモデルのいずれであっても、監視システムはさまざまなテクノロジーに適応する必要があります。このカスタマイズにより、新しいGen AIのパラダイムとツールを試す際に、一貫した可観測性プラクティスを適用できます。

実用的なインサイトのための分析と可視化:

即時利用可能な(OOB)ダッシュボードを活用し、ユーザーのフィードバックをレイテンシ、コスト、パフォーマンスなどの重要なメトリックに関連付けます。これらのダッシュボードは、Gen AIアプリケーションの健全性の簡単な概要を提供します。強力なクエリ言語を使用してデータをより深く掘り下げ、データ・サイエンティストやアナリストは特定の仮説や傾向を調べることができます。さらに、柔軟なダッシュボード機能により、Gen AIプロジェクトの進化に伴い、新しい評価ニーズに適応できます。

継続的な改善のための実用的な分析:

分析を使用して、Gen AI推論アプリの継続的な改善を推進します。さまざまな指標を関連付けて、貴重なインサイトを発見します。たとえば、ユーザー・フィードバック、レスポンス・レイテンシおよび関連コストの関係を分析して、最適化の領域を特定します。このデータドリブンのアプローチにより、情報に基づいた意思決定を行い、拡張に優先順位を付け、ユーザーの期待を超えるGen AIアプリケーションを提供できます。

進化するAIニーズのカスタマイズ:

Gen AIの環境が急速に進化するにつれて、監視システムが適応できることを確認します。カスタマイズは、俊敏性を維持し、独自の要件に対処するための鍵です。新しいモデルの統合、ドメイン固有のツールの組み込み、新しいユースケースをカバーするための監視の拡張など、柔軟性により、Gen AIのジャーニー全体で可観測性を維持できます。

これらの監視および診断プラクティスを実装することで、優れたユーザー・エクスペリエンスを提供する堅牢なGen AI推論アプリケーションを作成できます。包括的な監視から得られるインサイトにより、チームはデータ主導型の意思決定を行い、パフォーマンスを向上させ、生成AIの動的な世界で一歩先を行くことができます。

「推論アプリケーション」ダッシュボードの「パフォーマンスと品質」タブの「コスト分析」タブ:

OCI Application Performance MonitoringをGen AI推論アプリケーションに統合することは、ユーザー・エクスペリエンスと全体的なパフォーマンスを向上させる強力な戦略です。リアルタイムのモニタリング、エラー分析、モデルの精度評価、およびリソース最適化を活用することで、堅牢で信頼性の高いGen AIシステムを作成できます。このアプローチは、ユーザーの満足度を保証するだけでなく、動的なGen AI環境でアプリケーションを進化させ、成功させることができます。

OCI APMを使用すると、情報に基づいた意思決定を行い、問題に迅速に対処し、最終的には最先端のGen AIユーザー・エクスペリエンスを提供するために必要な可観測性を得ることができます。これらのモニタリング・プラクティスの実装を開始して、競合他社の一歩先を行き、Gen AIアプリケーション・ユーザーの増え続ける需要を満たします。

Gen AI推論アプリケーションの監視を開始するには、GitHubから詳細な手順を含む包括的なリソース・セットを取得します: https://github.com/oracle-quickstart/oci-observability-and-management/tree/master/examples/genai-inference-app-monitoring

リソース: