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随着生成式 AI 概念的火爆，以 ChatGPT、通义大模型为代表，市场上涌现了一系列商用或者开源的大模型，同时基于大语言模型（LLM ）以及 AI 生态技术栈构建的应用以及业务场景也越来越多。 众所周知，LLM 包含数十亿甚至万亿级别的参数，其架构复杂，训练和推理涉及大量计算资源。 这些特性使得它们在实际应用中可能表现出意料之外的行为，同时也带来了性能、安全性和效率等方面的挑战。 LLM 参数量不断增长 图片来源： https://www.alidraft.com/2023/12/19/deploy-your-llm-model-on-cloud-efficent/ 那么，如何监控并保障大模型应用上线的性能以及用户体验？如何支持复杂拓扑场景下 LLM 应用领域的链路可视化分析以及问题根因定位？需要从成本以及效果等方面获得线上实际表现，辅助选择、分析、评估以及优化迭代大语言模型等。 因此，针对 LLM 应用技术栈，
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