De chatbots, copilotes de codificação, agentes de IA, aplicativos generativos de IA estão vendo uma tração crescente entre as empresas. À medida que eles são populares, no entanto, suas deficiências estão se tornando mais claras e problemáticas. Respostas incompletas, ofensivas ou extremamente imprecisas (também conhecidas como alucinações), vulnerabilidades de segurança e respostas decepcionantemente genéricas podem ser obstáculos para implantar a IA – e por boas razões.
Da mesma maneira que as plataformas e aplicativos baseados em nuvem deram à luz novas ferramentas projetadas para avaliar, depurar e monitorar esses serviços, a proliferação de IA requer seu próprio conjunto de ferramentas de observabilidade dedicadas. Os aplicativos movidos a IA estão se tornando muito importantes para tratar como casos de teste interessantes, mas não confiáveis-devem ser gerenciados com o mesmo rigor que qualquer outra aplicação comercial-crítica. Em outras palavras, a IA precisa de observabilidade.
O que é observabilidade da IA?
A observabilidade refere -se às tecnologias e práticas de negócios usadas para entender o estado completo de um sistema técnico, plataforma ou aplicativo. Para aplicações movidas a IA especificamente, a observabilidade significa entender todos os aspectos do sistema, de ponta a ponta. A observabilidade ajuda as empresas a avaliar e monitorar a qualidade dos insumos, saídas e resultados intermediários de aplicações com base em grandes modelos de idiomas (LLMS) e podem ajudar a sinalizar e diagnosticar alucinações, preconceitos e toxicidade, além de problemas de desempenho e custo.
