Observability Patterns for Production AI Systems: Monitoring RAG Pipelines, Vector Databases, and LLM Inference at Scale
本文识别了传统可观测性无法察觉的五种生产AI系统特有的故障模式。提出了一种集成Prometheus、Grafana和OpenObserve的可观测性架构。定义了检索质量、向量数据库健康度、LLM推理性能和端到端流水线延迟四个层面的指标。该框架已在每日处理200万次查询的生产环境中得到验证，将此前无法检测的事件的平均检测时间最高降低了97%。