SLS Copilot en Práctica: Construyendo una Infraestructura de Datos Flexible para Aplicaciones LLM con SLS
La combinación de la inteligencia artificial (IA) y el Simple Log Service (SLS) crea una sinergia poderosa. Utilizamos IA para mejorar las capacidades de SLS mediante características como SQL Copilot, y aprovechamos SLS para abordar desafíos críticos en el desarrollo de IA. Cuando las brechas de observabilidad de Dify llevaron a que los tiempos de solución de problemas superaran los 30 minutos, recurrimos a SLS para construir una infraestructura de datos más robusta.
A medida que las aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM) se desarrollan rápidamente, a menudo nos centramos en la afinación del modelo y la implementación de características. Sin embargo, tendemos a pasar por alto una pregunta crítica: ¿cómo monitorear, diagnosticar y optimizar eficazmente las aplicaciones LLM en vivo? Este artículo comparte nuestras prácticas de ingeniería en la construcción del SLS SQL Copilot y muestra cómo construir una infraestructura de datos completa para aplicaciones LLM utilizando SLS.
1. Contexto: Desafíos de Observabilidad en el Desarrollo de Aplicaciones LLM
1.1 El Auge y las Limitaciones de la Plataforma Dify
Dify es una plataforma popular para el desarrollo de aplicaciones LLM. Su diseño de flujo de trabajo visual y su ecosistema de widgets enriquecidos facilitan mucho el desarrollo. Sin embargo, encontramos un problema crítico en nuestro entorno de producción: la plataforma Dify tiene una observabilidad deficiente. La capacidad de monitoreo y diagnóstico es vital para la calidad del servicio, y esta situación nos impulsó a construir una mejor infraestructura de datos para aplicaciones LLM.
1.2 La Complejidad Empresarial de SQL Copilot
La aplicación SQL Copilot presenta características como:
- Colaboración entre múltiples subsistemas, incluyendo análisis de requisitos, generación de SQL y diagnóstico de SQL.
- Flujos de trabajo complejos que involucran flujos Dify anidados.
- Embeber contenido dinámico y generar datos de recuperación.
- Alta concurrencia para soportar solicitudes de generación de consultas en tiempo real de muchos usuarios concurrentes.
Debido a estas complejidades, las características de observabilidad integradas de Dify resultaron insuficientes para nuestro entorno de producción.
2. Análisis de Problemas: Tres Principales Deficiencias de Observabilidad de la Plataforma Dify
2.1 Capacidades de Consulta Limitadas
La plataforma Dify solo ofrece consultas básicas de cuenta. Los usuarios pueden buscar el historial de conversaciones solo por ID de usuario o ID de sesión. Necesitamos capacidades como:
- Búsqueda de palabras clave para localizar rápidamente sesiones relevantes.
- Consultas multidimensionales que combinen múltiples dimensiones.
- Soporte para coincidencias difusas para fragmentos de declaraciones SQL y mensajes de error.
Los problemas de producción se vuelven difíciles de resolver debido a la ineficiencia de localización de registros específicos.
2.2 Falta de Análisis de Trazas
Dify muestra registros de ejecución como una lista plana, careciendo de análisis de trazas jerárquicas. Esto dificulta el rastreo de flujos de trabajo anidados y la comparación de datos de entrada y salida, extendiendo el proceso de solución de problemas a más de 30 minutos.
2.3 Visualización de Contenido No Formateado
La interfaz de visualización de registros de Dify es difícil de leer, especialmente para los prompts del sistema que contienen muchos embebidos de contenido dinámico. Esto reduce la eficiencia de diagnóstico al dificultar la lectura y comprensión del contexto completo.
3. Pensamiento Profundo: Tres Desafíos de Infraestructura Detrás de los Problemas de Observabilidad
3.1 El Primer Desafío: Escalabilidad Arquitectónica
El problema raíz de las consultas de rendimiento es la escalabilidad arquitectónica limitada de Dify, que utiliza PostgreSQL para el almacenamiento de datos. A medida que crece el volumen de datos, se vuelve difícil planificar y escalar.
3.2 El Segundo Desafío: Capacidad de Procesamiento de Datos
Limitaciones de análisis y diagnóstico nos llevaron a descubrir que la infraestructura subyacente tiene capacidades de consulta limitadas, especialmente en observabilidad.
3.3 El Tercer Desafío: Requisitos Diversos de Datos
Las crecientes necesidades de accesibilidad de datos y la diversidad de casos de uso requieren una infraestructura de datos más robusta y flexible que Dify no puede proporcionar.
4. Reconstruyendo Capacidades: Actualizando con una Infraestructura de Datos Basada en SLS
Concluimos que parchar características no resolvería el problema raíz; era necesaria una reconstrucción fundamental de la infraestructura de datos. SLS se eligió por su escalabilidad arquitectónica y capacidades de procesamiento de datos. SLS admite búsquedas de texto completo, consultas multidimensionales y análisis flexibles.
4.1 Rediseño Arquitectónico: De Escritura Dual a Reconstrucción de Capacidades
Implementamos una estrategia de reconstrucción gradual que mantiene PG como el almacén de datos principal mientras añadimos una nueva ruta de escritura asíncrona a SLS. Esto asegura que las funciones centrales de Dify no se vean afectadas.
4.2 Actualización de Capacidades: Destacando las Características Clave de SLS
Impulsada por el robusto motor de procesamiento de datos de SLS, la nueva infraestructura mejora significativamente la búsqueda de texto completo y las consultas multidimensionales, soportando diversas necesidades.
4.3 Implementación de Escenarios: Construyendo un Sistema de Diagnóstico de Problemas Ligero
Desarrollamos un sistema ligero de diagnóstico de problemas que integra la autenticación de identidad de usuario y permite rastrear detalles de ejecución por ID de solicitud. Esto proporciona una solución totalmente funcional en un solo día.
5. Práctica en Producción: Un Ciclo Impulsado por Datos para la Optimización de la Calidad
5.1 Flujo de Diagnóstico de Problemas y Optimización de Calidad
Establecimos un ciclo completo de retroalimentación de calidad para apoyar el desarrollo del producto SQL Copilot, combinando SLS con otras herramientas para organizar errores y detectar patrones.
5.2 Métricas Clave y Sistema de Evaluación
Definimos métricas de calidad clave, incluyendo tasas de éxito de SQL y tiempos de respuesta, para guiar futuras iteraciones y optimizaciones.
5.3 Mejoras de Rendimiento Reales
Desde la implementación de esta infraestructura, logramos mejoras significativas en eficiencia de diagnóstico y calidad del servicio, incluyendo una reducción del tiempo de identificación de problemas del 83%.
6. Principales Conclusiones y Perspectivas Futuras
6.1 Nuevas Tendencias en la Era de la IA
La simplificación de la arquitectura de infraestructura de datos permite al equipo centrarse en la innovación. La integración de herramientas como SLS y OneDay muestra el potencial de colaboración multi-herramienta en la era de la IA.
6.2 Perspectivas Futuras
Planeamos contribuir con la implementación de escritura dual de Dify a la comunidad de código abierto y colaborar con más plataformas líderes de aplicaciones LLM para promover el desarrollo de observabilidad nativa en la nube.
Este artículo se basa en experiencias del proyecto SQL Copilot de Alibaba Cloud SLS.
Fuente: SLS Copilot en Práctica
Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista.
