为什么AI应用需要可观测性？Spring AI可观测性能解决哪些问题？

生成式AI应用的可观测性是一个非常重要的能力，它不仅能应对传统应用的常规问题，还能解决AI应用特有的挑战。具体来说，Spring AI可观测性可以帮助解决以下问题：

• 性能调优：通过追踪大模型调用链路，分析每个环节的耗时，找出性能瓶颈
• 错误追踪：记录模型调用过程中的错误信息，快速定位故障原因
• 成本控制：观测Token用量信息（输入Token数和输出Token数），帮助优化提示词以降低调用成本
• 模型偏见检测：通过记录模型的输入输出内容，分析模型是否存在偏见问题
• 模型幻觉识别：观测模型输出内容，帮助发现和追踪模型幻觉现象

Spring AI Alibaba在Spring AI可观测性基础上进行了扩展，对通义系列大模型和阿里云工具集提供了更加细节的可观测能力，配合ARMS可以获得企业级的全套观测服务。