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如何在FastAPI中使用OpenTelemetry构建端到端的LLM可观察性
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用FastAPI和OpenTelemetry构建可观察的RAG（检索增强生成）API，模拟文档检索、LLM调用和后处理过程，通过创建不同的追踪跨度监控各阶段的性能和成本。
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关键要点
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本文介绍了如何使用FastAPI和OpenTelemetry构建可观察的RAG API。
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模拟文档检索、LLM调用和后处理过程。
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创建不同的追踪跨度以监控各阶段的性能和成本。
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使用FastAPI创建高性能异步API。
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OpenTelemetry提供供应商中立的可观察性。
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LLM可观察性需要追踪提示和令牌。
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文档检索阶段模拟了向向量数据库或搜索索引的查询。
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构建最终提示时，检索的文档与用户查询结合。
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LLM响应的最小抽象，允许附加令牌使用和其他元数据。
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处理单个RAG请求时创建一个追踪。
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每个阶段的跨度允许独立调试和性能分析。
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记录返回的文档数量以诊断幻觉或缺失上下文。
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记录令牌使用情况以便进行成本归属和容量规划。
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后处理阶段确保推理延迟不会被高估。
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延伸问答
如何在FastAPI中实现可观察的RAG API？
可以通过使用FastAPI和OpenTelemetry来构建可观察的RAG API，模拟文档检索、LLM调用和后处理过程。
OpenTelemetry在LLM可观察性中起什么作用？
OpenTelemetry提供供应商中立的可观察性，允许追踪提示和令牌以监控性能和成本。
如何监控RAG API各阶段的性能？
通过创建不同的追踪跨度，可以监控RAG API各阶段的性能和成本，包括文档检索、LLM调用和后处理。
在RAG请求中如何处理文档检索？
文档检索阶段模拟向向量数据库或搜索索引的查询，并记录返回的文档数量以诊断幻觉或缺失上下文。
LLM响应的最小抽象是什么？
LLM响应的最小抽象是一个包含文本、提示令牌和完成令牌的对象，便于附加令牌使用和其他元数据的观察。
如何确保推理延迟不会被高估？
通过将后处理阶段与LLM调用分开，确保推理延迟不会被高估，从而提供更准确的性能分析。
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