這一標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布,標(biāo)志著國內(nèi)在大模型可觀測性領(lǐng)域邁出了從“實(shí)踐分散”到“能力標(biāo)準(zhǔn)化”的關(guān)鍵一步。
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行業(yè)首個(gè)權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布
隨著生成式 AI 技術(shù)的加速應(yīng)用,LLM(大語言模型)在智能對話、RAG 檢索增強(qiáng)生成、Agent 智能體等場景中表現(xiàn)出巨大潛力。與此同時(shí),圍繞 LLM 應(yīng)用部署的可觀測性建設(shè)也面臨前所未有的挑戰(zhàn):
●?模型鏈路深、依賴復(fù)雜
●?推理響應(yīng)存在不確定性
●?用戶體驗(yàn)難以量化評估
●?架構(gòu)層次多樣,監(jiān)控顆粒度模糊
標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布,正是為了解決上述痛點(diǎn),建立一套“可量化、可評估、可落地”的觀測能力分級體系,指導(dǎo)企業(yè)在 AI 時(shí)代構(gòu)建穩(wěn)健的系統(tǒng)運(yùn)行與質(zhì)量保障能力。
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作為長期深耕智能觀測領(lǐng)域的技術(shù)提供方,基調(diào)聽云憑借在鏈路追蹤、性能評估、Token 分析、響應(yīng)延遲追溯等方面的平臺能力,積極參與本次標(biāo)準(zhǔn)制定全過程,并為多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)提供了實(shí)踐支撐。
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走向標(biāo)準(zhǔn)化與工程落地
本次標(biāo)準(zhǔn)以數(shù)據(jù)為主線,提出了從數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建、存儲治理到實(shí)際應(yīng)用的四大模塊化結(jié)構(gòu),并細(xì)化指標(biāo)至基礎(chǔ)設(shè)施層、中間件層、模型層、服務(wù)層和應(yīng)用層。其目標(biāo)不僅是“規(guī)范現(xiàn)有”,更是“引導(dǎo)未來”。
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基調(diào)聽云將持續(xù)與中國信通院等權(quán)威機(jī)構(gòu)保持緊密合作,共同推動(dòng)生成式AI應(yīng)用的系統(tǒng)可視化、可解釋化、可評估化,構(gòu)建面向未來的大模型可觀測基礎(chǔ)能力。我們也將繼續(xù)依托“觀云智能可觀測性平臺”,打磨面向 AI 應(yīng)用場景的鏈路觀測、性能診斷與行為分析能力,助力企業(yè)更穩(wěn)、更快、更可控地落地 AIGC 生產(chǎn)體系。
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