02 期《从黑盒到洞察：LLM 应用监控的工程化实践》
本次分享聚焦 LLM 应用可观测性的工程化实践，介绍如何基于 OpenTelemetry 协议实现 LLM 应用的链路追踪、指标量化与成本治理。平台整合 LLM Agent 核心指标，支持性能分析和故障定位，并结合真实案例展示监控效果的显著提升。分享还将探讨监控、评估、提示词管理的完整体系规划，助力 LLM 应用从"黑盒推理"走向"数据驱动"的生产级部署。
本次分享聚焦 LLM 应用可观测性的工程化实践，介绍如何基于 OpenTelemetry 协议实现 LLM 应用的链路追踪、指标量化与成本治理。平台整合 LLM Agent 核心指标，支持性能分析和故障定位，并结合真实案例展示监控效果的显著提升。分享还将探讨监控、评估、提示词管理的完整体系规划，助力 LLM 应用从"黑盒推理"走向"数据驱动"的生产级部署。
本次分享聚焦 LLM 应用可观测性的工程化实践，介绍如何基于 OpenTelemetry 协议实现 LLM 应用的链路追踪、指标量化与成本治理。平台整合 LLM Agent 核心指标，支持性能分析和故障定位，并结合真实案例展示监控效果的显著提升。分享还将探讨监控、评估、提示词管理的完整体系规划，助力 LLM 应用从"黑盒推理"走向"数据驱动"的生产级部署。
本次分享聚焦 LLM 应用可观测性的工程化实践，介绍如何基于 OpenTelemetry 协议实现 LLM 应用的链路追踪、指标量化与成本治理。平台整合 LLM Agent 核心指标，支持性能分析和故障定位，并结合真实案例展示监控效果的显著提升。分享还将探讨监控、评估、提示词管理的完整体系规划，助力 LLM 应用从"黑盒推理"走向"数据驱动"的生产级部署。
直播详情
讲师
腾讯云可观测平台 APM LLM 可观测研发负责人
内容纲要
1. LLM 可观测性的必要性
1.1 LLM 应用的黑盒问题：不确定性、高成本、难调试
1.2 传统 APM vs LLM Observability 的差异
2. 基于 OpenTelemetry 的 LLM 可观测实践
2.1 技术原理
2.2 核心指标
2.3 多语言支持
3. 实战案例
4. 建立覆盖 LLM Agent 开发全生命周期的工程化平台
4.1 从「黑盒推理」到「链路透明」：实现 LLM Agent 全链路监控
4.2 从「量化」到「优化」：LLM 评估助力打造更可靠的 Agent
4.3 从「硬编码」到「热更新」：提示词管理加速 Agent 快速迭代
活动方
主办方
腾讯云可观测平台
聚焦业务可观测性，打造一体化监控解决方案
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腾讯云开发者
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