LLM

Observabilidade para Sistemas de LLM: Métricas, Traces, Logs e Testes em Produção

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Estratégia de observabilidade ponta a ponta para inferência de LLM e aplicações de LLM

Os sistemas LLM falham de maneiras que a monitorização de APIs tradicional não consegue revelar — as filas enchem silenciosamente, a memória da GPU satura muito antes que a CPU pareça ocupada e a latência explode na camada de agrupamento (batching) em vez da camada de aplicação. Este guia cobre uma estratégia de ponta a ponta de observabilidade para inferência LLM e aplicações LLM: o que medir, como instrumentar com Prometheus, OpenTelemetry e Grafana, e como implementar o pipeline de telemetia em escala.

Detecção de "Slop" de IA: Técnicas e Sinais de Alerta

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Guia técnico para detecção de conteúdo gerado por IA

A proliferação de conteúdo gerado por IA criou um novo desafio: distinguir a escrita humana genuína do “lixo de IA” (“AI slop”) – texto sintético de baixa qualidade e produzido em massa.