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Observability

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Observability: monitoring di LLM in produzione che vede oltre le metriche di sistema

Deployare un LLM in produzione senza monitoring è come deployare PHP senza log: funziona fino a che non funziona, e capire perché è un incubo. Le metriche standard (latenza, errori) non bastano: serve osservare qualità dell'output, drift semantico, costi per richiesta, cache hit rate, distribuzione dei prompt.

In questa categoria scrivo di observability LLM applicata: stack open source che ho costruito (OpenTelemetry + Prometheus + Grafana + Langfuse), metriche specifiche per pipeline AI (quality drift, hallucination rate, cost per request), alerting su anomalie, dashboard usabili anche dal management.

Se hai LLM in produzione senza observability seria, parliamone. Oppure scopri come lavoro.

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Monitoring di LLM in produzione: osservabilità su qualità, costi e anomalie nelle pipeline AI

Monitoring di LLM in produzione: osservabilità su qualità, costi e anomalie nelle pipeline AI Deployare un LLM in produzione senza monitoring è come deployare PHP senza log: funziona fino a che non funziona, e capire perché è un incubo. Ti mostro lo stack di osservabilità open source che ho costruito: tracking token e costi per request, latenza p95, evaluation automatica della qualità con LLM-as-judge, alert su comportamenti anomali. Con integrazione Prometheus + Grafana. Continua a leggere
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