AI 可观测性：工作原理、关键挑战与最佳实践
AI Observability: How It Works, Key Challenges & Best Practices
AI 导读
AI 可观测性指持续追踪生产环境中大语言模型的性能、成本与行为，采集延迟、token 用量、错误率和输出质量等指标，并通过仪表盘与告警暴露问题。它需同时捕捉系统级故障（超时、限流、成本激增）与模型级故障（质量漂移、不安全输出、提示注入尝试），覆盖性能、安全、合规与威胁攻击四类监控。麦肯锡调查显示，使用 AI 的组织占比从 2023 年的 55% 升至 2025 年的 88%，而欧盟 AI Act 要求高风险系统在 2026 年 8 月 2 日前具备风险管理、日志记录与人工监督。