KI 3.4 — Deployment & MLOps

Monitoring & Logging

Was du IMMER messen solltest:
  • Latenz: p50, p95, p99 — Time‑to‑First‑Token, Time‑to‑Last‑Token.
  • Token‑Verbrauch: Input/Output pro Request, pro User, pro Endpoint.
  • Error‑Rate: 4xx, 5xx, Tool‑Failures, Halluzinations‑Flags.
  • Quality: User‑Feedback (👍/👎), LLM‑Judge‑Score auf Sample.
  • Cache Hit Rate: Prompt‑Cache, Semantic‑Cache.
Tools 2026:
  • Langfuse: open‑source, Tracing + Eval.
  • LangSmith: LangChain‑Stack, hosted.
  • Helicone: Proxy‑basiert, drop‑in.
  • Arize Phoenix: Embedding‑Drift visualisieren.
  • Datadog / New Relic: klassisch + LLM‑Plugins.
Zurück zu Künstliche Intelligenz