Q: How can I efficiently sample production traces for review? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Хамел Хусейн отвечает на вопрос о том, как эффективно отбирать продакшн-трейсы для ревью, ведь случайный просмотр неэффективен — большинство трейсов не содержат ошибок. Он предлагает несколько стратегий сэмплирования, повышающих шанс найти проблемы: поиск выбросов (сортировка по метрикам вроде длины ответа, задержки, числа вызовов инструментов и просмотр крайних значений), приоритет трейсов с негативным фидбэком пользователей, сортировка по метрикам как сигнал для исследования, стратифицированный сэмплинг по ключевым измерениям и кластеризация эмбеддингов запросов. На основе найденных паттернов можно строить кастомные оценщики для обнаруженных режимов отказов. Эти тактики можно встроить в дизайн инструментов аннотирования. Материал входит в AI Evals FAQ — сборник вопросов и ответов об оценке LLM.
It can be cumbersome to review traces randomly, especially when most traces don’t have an error. These sampling strategies help you find traces more likely to reveal problems:
Просматривать трейсы случайным образом бывает утомительно, особенно когда у большинства из них нет ошибок. Эти стратегии сэмплирования помогают находить трейсы, которые с большей вероятностью выявят проблемы:
Поиск выбросов: Сортируйте по любой метрике (длина ответа, задержка, вызовы инструментов) и просматривайте крайние значения. Сигналы обратной связи от пользователей: Отдавайте приоритет трейсам с негативным фидбэком, обращениями в поддержку или эскалациями. Сортировка по метрикам: Общие метрики могут служить сигналами для исследования, помогая находить интересные трейсы. Просматривайте как высокие, так и низкие оценки и относитесь к ним как к подсказкам для исследования. Опираясь на то, что вы узнали, можно строить кастомные оценщики для найденных режимов отказов. Стратифицированный сэмплинг: Группируйте трейсы по ключевым измерениям (тип пользователя, функция, категория запроса) и берите выборку из каждой группы. Кластеризация эмбеддингов: Генерируйте эмбеддинги запросов и кластеризуйте их, чтобы выявить естественные группировки. Берите выборку пропорционально из каждого кластера, но переотбирайте маленькие кластеры ради пограничных случаев. Для кластеризации нет единственно верного ответа — это техника исследования, позволяющая выявить паттерны, которые вы могли бы пропустить вручную.
As you get more sophisticated with how you sample, you can incorporate these tactics into the design of your annotation tools.
По мере того как ваш подход к сэмплированию становится изощрённее, вы можете встраивать эти тактики в дизайн ваших инструментов аннотирования.
This article is part of our AI Evals FAQ, a collection of common questions (and answers) about LLM evaluation. View all FAQs or return to the homepage.
Эта статья входит в наш AI Evals FAQ — сборник распространённых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Посмотреть все FAQ или вернуться на главную страницу.