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.
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.
По мере того как ваш подход к сэмплированию становится изощрённее, вы можете встраивать эти тактики в дизайн ваших инструментов аннотирования.
Эта статья входит в наш AI Evals FAQ — сборник распространённых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Посмотреть все FAQ или вернуться на главную страницу.