LLM-Monitoring v2 — Vom Logging zur prädiktiven Observability

LLM-Aufrufe zu loggen ist Baseline. 2025: Echtzeit-Qualitätsbewertung, Embedding-Drift-Erkennung, prädiktives Alerting.

Über das Logging hinaus¶

Echtzeit-Qualität: Jede Antwort wird inline bewertet
Embedding-Drift: Automatische Erkennung von Änderungen in der Abfrageverteilung
Prädiktive Kosten: KI-Ausgaben prognostizieren
Nutzerzufriedenheit: Korrelation von Feedback und Qualitätsbewertungen

Langfuse für Tracing. Arize Phoenix für Evaluierungen. Grafana für Business-Metriken. PagerDuty für Alerts.

Qualitätsabfall >10 % über 1h → Alert. Kostenanstieg >50 % → Alert. Fehlerrate >5 % → sofort. Alles andere → tägliche Zusammenfassung.

In der nicht-deterministischen LLM-Welt ist Produktionsmonitoring wichtiger als Pre-Production-Testing.

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