大模型黑盒、P0 级事故，可观测性如何保住程序员的饭碗

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作者 | 王轶群 责编 | 唐小引 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 很多时候，大模型并不是很听话，业务中的一些故障总是难以被看见，我们需要一双慧眼。 大模型的输入输出充满了不确定性，缺乏可解释性，存在“黑盒”问题。如何进一步观测大模型内部、减少大模型幻觉，对其工作原理进行白盒化处理？可观测性技术与 AI 大模型的紧密结合，就可一定程度解决这个问题。 在 CSDN 与 Boolan 联合主办的 SDCon 2024 全球软件研发技术大会上，我们特设可观测性专题，邀请到来自阿里、小红书、基调听云、Tetrate 的可观测性领域的技术专家，展开分享了对于可观测性技术的深入实践与经验。 LLM 应用可观测系统的重要性毋庸置疑 “大语言模型缺乏可解释性，用户难以判断其回答的内容是否真实、来源是否可靠，模型的资源消耗也很有可能失控，我们需要 ………………………………