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OpenTelemetry (OTel) für LLMs

Standard für Traces/Metrics/Logs zur Observability von KI-Workflows

OpenTelemetry (OTel) für LLMs ist ein offener Standard zur einheitlichen Erfassung von Traces, Metrics und Logs, um KI- und LLM-Workflows Ende-zu-Ende beobachtbar zu machen. Damit lassen sich Latenz, Fehler, Kosten (z. B. Tokenverbrauch) und Qualitäts-Signale über alle Schritte eines KI-Systems hinweg nachvollziehen – vom API-Request bis zur Modellantwort.

Was bedeutet OpenTelemetry (OTel) im LLM-Kontext?

OpenTelemetry liefert ein gemeinsames Datenmodell und Instrumentierung (SDKs/Collector), um Telemetriedaten aus Anwendungen zu sammeln und an Observability-Backends weiterzugeben. Für Large Language Model (LLM)-Anwendungen heißt das: Jeder Schritt in einer Pipeline (Prompting, Retrieval, Tool-Aufrufe, Modell-Inferenz) wird als zusammenhängender Trace sichtbar, ergänzt um Kennzahlen und Logs.

Wie funktioniert OpenTelemetry für LLM-Workflows?

  • 1) Instrumentierung: Du instrumentierst App/Services (z. B. Backend, Worker, API Gateway) mit OTel-SDKs oder Auto-Instrumentation.
  • 2) Spans & Kontext: Jeder Schritt wird als Span im Trace erfasst (z. B. „rag.retrieve“, „llm.generate“, „tool.call“). Kontext wird über Services hinweg propagiert.
  • 3) Attribute: Du hängst strukturierte Metadaten an (z. B. Modellname, Provider, Prompt-Version, Token counts, Temperatur, User-Tier). Sensible Inhalte sollten maskiert/gekürzt werden.
  • 4) Export: OTel-Collector sammelt, filtert und exportiert Daten an Tools wie Jaeger/Tempo/OTLP-kompatible Plattformen.
  • 5) Analyse: Du korrelierst Latenzspitzen, Fehler und Kosten mit konkreten Prompt- oder Retrieval-Schritten.

Wozu ist OTel bei LLMs besonders nützlich?

  • Debugging von Agenten- und RAG-Ketten: In RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Pipelines siehst du, ob das Retrieval langsam ist, ob Re-Ranking Zeit frisst oder ob die Modellantwort am meisten kostet.
  • Kosten- und Token-Transparenz: Tokenverbrauch pro Anfrage, pro Modell und pro Prompt-Version wird messbar – wichtig für Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung) und Budgetierung.
  • Qualität & Sicherheit: Telemetrie hilft, auffällige Muster zu erkennen (z. B. häufige Abbrüche, Tool-Fehler, verdächtige Eingaben bei Prompt Injection). In Kombination mit Governance-Anforderungen unterstützt es AI Governance und Audits.
  • SLOs für KI: Du kannst SLOs wie „p95-Latenz der Generierung“ oder „Fehlerrate Tool-Calls“ definieren (siehe SLA & SLO (Service Level Objectives)).

Beispiel: Trace einer LLM-Automation

In einer Automatisierung (Automation) mit n8n könnte ein einzelner Nutzer-Request als Trace erscheinen mit Spans wie: „web.request“ → „rag.retrieve“ (Vektorsuche in Vektordatenbank (Vector Database)) → „llm.generate“ (z. B. über OpenAI API) → „tool.call.crm“ → „response.stream“. So erkennst du sofort, ob die Latenz aus der Datenbank, dem Modell oder einem Tool stammt.

Wichtige Praxispunkte (Datenschutz & Betrieb)

Für LLMs ist Telemetrie schnell sensibel: Prompts und Antworten können personenbezogene Daten enthalten. Daher sind Redaction/Hashing, Sampling, Zugriffskontrollen und klare Aufbewahrungsfristen zentral (siehe Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und PII Redaction (PII-Schwärzung)).

Zusammengefasst: OpenTelemetry macht LLM-Systeme messbar, erklärbar und betreibbar – besonders dort, wo viele Schritte, Tools und Modelle zusammenspielen.