Observabilidade em LLMs: Entendendo o comportamento por trás das aplicações de IA
Com o avanço das LLMs (Large Language Models) e o crescimento dos agentes de IA, têm surgido diversas novas soluções, incluindo frameworks, bibliotecas e APIs que facilitam o desenvolvimento destas aplicações. No entanto, um aspeto extremamente importante, mas ainda pouco discutido, é a observabilidade destas soluções, essencial para compreender como estes sistemas realmente funcionam “por detrás dos bastidores”.
No contexto da observabilidade, várias ferramentas têm vindo a ser desenvolvidas com o objetivo de monitorizar todo o ciclo de vida das aplicações baseadas em IA. Com elas, é possível acompanhar execuções passo a passo, analisar métricas de desempenho, avaliar a qualidade das respostas geradas e compreender o comportamento do modelo em diferentes cenários.
Nesse sentido, ferramentas como a LangSmith e a Langfuse destacam-se por oferecer recursos avançados de rastreamento (tracing), logging e avaliação, permitindo uma visão mais clara e estruturada das execuções dos modelos e agentes.
Como funciona o rastreamento (Tracing)
O rastreamento registra a sequência de etapas que uma aplicação executa, desde o recebimento de uma entrada, passando pelo processamento intermediário, até a produção de uma saída final.
Cada etapa dentro de um rastreamento é representada por uma execução (span). Vários rastreamentos podem ser organizados em um projeto, e interações relacionadas – como conversas com múltiplas etapas – podem ser agrupadas em um mesmo tópico.
Quando um usuário envia uma solicitação, diversas operações ocorrem simultaneamente:
- Um prompt é construído
- Uma ou mais chamadas são feitas a um LLM
- A resposta é processada
- Ferramentas externas podem ser acionadas (APIs, banco vetorial, cálculos, etc.)
Uma boa plataforma de observabilidade captura toda essa cadeia de eventos como um único rastreamento. Assim, um trace se torna um registro estruturado de toda a jornada da requisição, evidenciando:
- Relações pai-filho entre operações
- Entradas e saídas de cada etapa
- Tempo de execução (latência)
- Consumo de tokens
- Uso de ferramentas externas
O que é possível analisar com observabilidade?
A observabilidade permite uma análise aprofundada do comportamento da aplicação. Entre as principais possibilidades, destacam-se:
Configuração de rastreamento
É possível configurar o tracing de diferentes formas, desde integrações simples com frameworks até configurações avançadas que oferecem controle total sobre o que será monitorado.
Visualização de traces
Os rastreamentos podem ser acedidos via interface gráfica ou API, com funcionalidades como:
- Filtros por erro, latência ou usuário
- Comparação entre execuções
- Exportação e compartilhamento
Monitoramento de desempenho
Com dashboards e alertas, é possível acompanhar métricas críticas como:
- Tempo de resposta
- Taxa de falhas
- Custo por requisição
Automações e avaliações
Ferramentas modernas permitem configurar:
- Regras automatizadas
- Webhooks
- Avaliações contínuas (incluindo LLM-as-a-judge)
Qual ferramenta escolher?
Existem diversas opções no mercado, mas destacam-se duas principais: LangSmith e Langfuse.
LangSmith
O LangSmith é amplamente utilizado, sobretudo por ser desenvolvido pelos mesmos criadores do LangChain, uma das bibliotecas mais populares para a construção de aplicações com agentes de IA.
A sua integração é bastante simples em projetos que já utilizam LangChain, sendo necessário apenas configurar variáveis de ambiente, como o endpoint da API, a chave de API e o nome do projeto. Após esta configuração, a plataforma começa automaticamente a capturar os traces da aplicação.
Outro ponto forte é a disponibilidade de painéis pré-configurados, que permitem monitorizar indicadores-chave de desempenho, como taxa de sucesso, taxa de erro e distribuição de latência ao longo do tempo, oferecendo uma visão clara e de alto nível do estado da aplicação.
Embora seja uma ferramenta paga, o LangSmith disponibiliza um plano gratuito com limite mensal de utilização (cerca de 5000 traces), o que o torna acessível para testes e projetos de menor escala.
Langfuse
O Langfuse, por sua vez, é também uma ferramenta de observabilidade bastante utilizada, especialmente por ser open source, destacando-se pela sua flexibilidade e independência de framework.
Oferece rastreamento detalhado, monitorização de métricas, ferramentas de depuração e análise aprofundada das execuções. Apesar de exigir um pouco mais de configuração em comparação com o LangSmith, proporciona maior controlo sobre os dados e pode ser utilizado em diferentes arquiteturas, independentemente da tecnologia adotada.
Conclusão
A observabilidade em aplicações com LLMs deixou de ser um diferencial e passou a ser um requisito essencial para sistemas em produção. Ferramentas como a LangSmith e a Langfuse permitem transformar aplicações complexas em sistemas monitorizáveis, auditáveis e evolutivos.
Mais do que apenas registar logs ou acompanhar métricas, a observabilidade permite compreender o comportamento real dos modelos em cenários práticos, revelando padrões, falhas e oportunidades de melhoria que não seriam visíveis de outra forma. Num contexto em que as respostas podem variar com pequenas alterações no prompt ou no contexto, esta visibilidade torna-se fundamental.
Sem observabilidade, os programadores operam praticamente às cegas, dependendo de suposições para ajustar os seus sistemas. Com ela, passam a tomar decisões baseadas em dados concretos, reduzindo incertezas e aumentando a fiabilidade das aplicações.
Artigo desenvolvido por Bryan Vilela e Gabriel Silva, equipa TECH X.