深入理解LLM的可观测性

特定 的 ChatLanguageModel 和 StreamingChatLanguageModel 实现（请参见“可观测性”列）允许配置 ChatModelListener，用于监听以下事件：

• 对 LLM 的请求
• LLM 的响应
• 错误

这些事件包含的属性包括OpenTelemetry 生成 AI 语义约定中的描述，例如：

• 请求：
  • 模型
  • 温度（Temperature）
  • Top P
  • 最大 Tokens
  • 消息
  • 工具
• 响应：
  • ID
  • 模型
  • Token 使用情况
  • 结束原因
  • AI 助手消息

以下是使用 ChatModelListener 的示例：

ChatModelListener listener = new ChatModelListener() {

    @Override
    public void onRequest(ChatModelRequestContext requestContext) {
        ChatModelRequest request = requestContext.request();
        Map<Object, Object> attributes = requestContext.attributes();
        // 在此处理请求事件
        ...
    }

    @Override
    public void onResponse(ChatModelResponseContext responseContext) {
        ChatModelResponse response = responseContext.response();
        ChatModelRequest request = responseContext.request();
        Map<Object, Object> attributes = responseContext.attributes();
        // 在此处理响应事件
        ...
    }

    @Override
    public void onError(ChatModelErrorContext errorContext) {
        Throwable error = errorContext.error();
        ChatModelRequest request = errorContext.request();
        ChatModelResponse partialResponse = errorContext.partialResponse();
        Map<Object, Object> attributes = errorContext.attributes();
        // 在此处理错误事件
        ...
    }
};

ChatLanguageModel model = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName(GPT_4_O_MINI)
        .listeners(List.of(listener))
        .build();

model.generate("讲一个关于 Java 的笑话");

attributes 映射允许在 onRequest、onResponse 和 onError 方法之间传递信息。

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。

各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：

• 中央/分销预订系统性能优化
• 活动&券等营销中台建设
• 交易平台及数据中台等架构和开发设计
• 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
• LLM Agent应用开发
• 区块链应用开发
• 大数据开发挖掘经验
• 推荐系统项目

目前主攻市级软件项目设计、构建服务全社会的应用系统。

参考：

• 编程严选网

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！