Yapay Zeka Verisi ve Annotasyon · Operasyonel izleme ve müdahale

Yapay Zeka için Veri Kalitesi, Data Lineage ve Observability

İzini kaybeden bir veri sinyali kimseyi uyarmıyor, bu yüzden her önemli değişikliği kaynağından etkilenen AI sistemine, oradan da kabul edilmiş müdahale sorumlusuna kadar takip ediyoruz. Operasyonel değeri ekibiniz için bu zincir taşıyor.

Önemli veri değişikliklerini kaynak sinyalinden etkilenen AI sistemine ve müdahale edecek kişiye kadar izliyoruz. Belirlenen sınırlar, bağımlılıklar, olay kayıtları ve sonraki kararın kanıtı aynı operasyon görünümünde kalıyor.

Sinyal ile tüketici arasındaki ilişki bir karnede görünüyor. Kabul edilmiş sınırlar, müdahale sorumluları ve sonraki observability incelemesini yönlendirecek özet, operasyon ekibinizin tek paketinde toplanıyor.

Observability çalışmasını planlayalımAI Veri Hizmetlerini incele
Yapay Zeka için Veri Kalitesi, Data Lineage ve Observability illüstrasyonu: yapay zeka kullanımı için bir veri setini hazırlayan ve doğrulayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Amazon
  • Hepsipay
  • Duru
  • Bluemint
  • Adore Mobilya
  • Eureko Sigorta
  • Teyit.org

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Bir sinyal ancak ekip değişen veriye ulaşabiliyor, etkilenen sistemi anlayabiliyor ve harekete geçebiliyorsa işe yarıyor. Bu yolu bağlıyor, seçilen koşullarda müdahale provasını yapıyoruz.

  1. Baseline'ı kur

    Kritik kuralları ve sinyalleri, kaynaklarını, etkilenen AI tüketicilerini, sorumluları, mevcut kısıtları, sahadan örnekleri ve eldeki baseline kanıtını birlikte belirliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Sağlanan baseline kanıtından yola çıkarak aday sinyalleri ve kaynakları kümeler.
    İnsan onayı
    Seçilen veri yolları ve müdahale sorumluları, test için yeterince açık mı? Hangi veri yollarının ve müdahale sorumlularının kapsamda olacağına veri sorumlunuz karar verir.

  2. Gözlemlenebilir davranışı bağla

    Kalite, data lineage, güncellik, kayma ve olay sinyallerini birlikte belirlediğimiz veri yollarında bir araya getiriyoruz. Bu sayede bir değişiklik, kaynaktan tüketiciye kadar izlenebilir hale geliyor.

    Yapay zeka desteği
    Bağlanan kalite ve data lineage verisinden yola çıkarak sinyal-tüketici izleme haritasının taslağını çıkarır.
    İnsan onayı
    Ekibiniz, sinyalden değişen noktaya ve etkilenen tarafa ulaşabiliyor mu? Hangi sinyalin hangi tüketiciye bağlanacağına operasyon sorumlunuz karar verir.

  3. Değişiklik ve regresyonu test et

    Sınırları belirli bir değişiklik deneyi yürütüyor, bağımlılıkları ve hata ihtimallerini inceliyor, ardından kontrolleri ve müdahale davranışını regresyon ve yük testleriyle değerlendiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kabul edilen baseline'dan sapan regresyon ve yük testi sonuçlarını işaretler.
    İnsan onayı
    Hangi sonuç geçiyor, hangisi istisna gerektiriyor, hangisi yeni bir değişiklik istiyor? İşaretlenen her regresyon sonucunu operasyon sorumlunuz kabul veya reddeder.

  4. Müdahale yolunu işletime al

    Kabul ettiğimiz sınırları, müdahale adımlarını, sorumluları, açık boşlukları ve teslimden sonra hangi kanıtla karar verileceğini birlikte kayda geçiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kabul edilen eşikleri ve açık boşlukları müdahale kaydının taslağında bir araya getirir.
    İnsan onayı
    Sorumlu kişi, sinyale göre aksiyon alıp sonucu belgeleyebiliyor mu? Teslim için belirlenen sınırları ve müdahale adımlarını adı belli bir sorumlu kabul eder.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Operasyon paketi neyin değiştiğini, sinyalin nereden geldiğini, hangi AI sisteminin etkilenebileceğini, kimin müdahale edeceğini ve olayın hangi kanıtla kapanacağını gösteriyor.

  • Pano

    Sinyalden tüketiciye kontrol ve müdahale karnesi

    Kritik kuralları, data lineage'ı, güncelliği, kaymayı, olay sinyallerini, etkilenen tüketicileri ve müdahale sorumlularını tek bir operasyon görünümünde bir araya getirir.

  • Mimari dokümanı

    Seçilen veri yolları ve açık varsayımlar kaydı

    Seçilen veri yollarını, baseline kanıtını, yukarı ve aşağı akış bağımlılıklarını, varsayımları, kısıtları ve açık boşlukları birlikte kaydeder.

  • Test kanıtı

    Değişiklik, regresyon ve yük davranışı bulguları

    Sınırları belirli deneyi, bağımlılık incelemesini, regresyon ve yük testi sonuçlarını, müdahale davranışını ve sorumlunuz tarafından kabul edilen istisnaları toplar.

  • Karar kaydı

    Kabul edilen sınırlar ve müdahale sorumluları özeti

    Kabul edilen kontrolleri, belirlenen sınırları, müdahale adımlarını, sorumluları, açık boşlukları ve sonraki inceleme kapısını birlikte kaydeder.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Panolar bir şeyin değiştiğini gösterdiği halde ekibiniz hâlâ kaynağı, etkilenen AI sistemini ve müdahale sorumlusunu arıyorsa bu çalışma uygun bir başlangıçtır.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Kalite veya güncellik sinyali geliyor, ama ekip bu değişikliğin hangi AI tüketicisinin davranışını etkilediğini izleyemiyor.
  • Olay sinyali görünür durumda, ama alarmın hangi müdahale sorumlusuna nasıl ulaşacağı ve kimin yanıt vereceği belirsiz kalıyor.
  • Bir alarmın aksiyona dönüşmesi için sınırların kabul edilmesi gerekiyor, ama baseline kanıtı ve müdahale yetkisi farklı sorumlularda kalıyor.
  • Kalite, data lineage, güncellik ve kayma ayrı görünümlerde izleniyor, bu yüzden olay kaynaktan müdahale sorumlusuna kadar takip edilemiyor.
  • Veri yolunun kaynakları ve tüketicileri biliniyor, ama bağımlılıklar, varsayımlar ve açık boşluklar tek bir izlenebilir kayıtta tutulmuyor.
  • Sınırları belirli değişiklik deneyi davranışı gösteriyor, ama regresyon ve yük sonuçları kabul edilen sınırlar ve adı belli müdahale adımlarıyla henüz eşleşmiyor.
  • Değerlendirmede istisnalar kabul ediliyor, ama müdahale davranışını kimin işleteceği ve hangi kanıtla kapatacağı açık kalıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Teslimden sonra müdahale sürecini süresiz yürütmemizi istiyorsunuz. Sürekli monitoring ve olay sorumluluğu ayrı bir operasyon kapsamında kalıyor.
  • Seçilen observability sınırının dışındaki veri yollarını veya yukarı akış sistemlerini görünür kılmak istiyorsunuz, ama bu inceleme onları kapsamıyor.
  • Güncellik, tespit hızı veya alarm doğruluğu için sabit bir vaat bekliyorsunuz, ama deney yalnızca gerçekten test edilen koşulları destekliyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: AI Veri Hizmetlerini incele

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıYiğit KonurMCP Server Observability: Monitoring, Testing & Performance Metrics

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Datadog

    Kaynak sinyalini müdahale edecek sorumluya bağlayan uyarı zinciri

  • Arize Phoenix

    Genel izleme araçlarının kaçırdığı AI odaklı sessiz drift sinyali

  • Langfuse

    Veri sinyalini etkilediği belirli AI run'ına bağlayan trace

  • DVC

    Regresyonda değişeni ayırmak için karşılaştırılan önceki veri sürümü

  • Feast

    Değişen feature'ı kullanan AI sistemlerini gösteren bağımlılık haritası

Sonraki adım

Kritik sinyallerin boşa düşmediği bir müdahale yolu kuralım

Önemli veri yollarını, bugün kullandığınız sinyalleri ve müdahale eden kişileri paylaşın. Operasyon görünümünü bağlayıp olay yolunun gerçekten kullanılabildiğini test edelim.
Observability'yi konuşalım

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Kontrolleri haritalamak için önce neye ihtiyacınız var?

Kritik kalite kurallarına ve sinyallerine, bilinen data lineage ve güncellik bilgisine, kayma ve olay kanıtına, sahadan örneklere, mevcut kısıtlara, başlangıç materyaline, etkilenen AI tüketicilerine ve müdahale tasarımını kabul edecek sorumlulara ihtiyaç duyuyoruz. Çalışmayı yalnızca üzerinde anlaştığımız veri yollarıyla sınırlı tutuyoruz.

Bir sinyali doğru müdahaleye nasıl bağlıyorsunuz?

Seçilen her sinyali kaynağına, değişen kurala ya da davranışa, etkilenen AI sistemine ve adı belli müdahale sorumlusuna bağlıyoruz. Sinyal geldiğinde ekip neyi kontrol ettiğini, hangi adımı attığını, neyin açık kaldığını ve sonraki karar için hangi kanıtın gerektiğini kaydediyor.

Sınırları belirli deney ve testler tam olarak neyi kapsıyor?

Seçilen kontrolleri ve müdahale yolunu temsili değişiklik, regresyon ve yük koşullarında inceliyoruz. Bu veri yollarının çevresindeki bağımlılıkları ve hata ihtimallerini de değerlendiriyoruz. Rapor, kabul edilen davranışı, istisnaları ve açık boşlukları ayırır, ama bunu evrensel bir performans hedefi uydurarak yapmaz.

Araç değişikliği bu hizmetin parçası mı?

Çalışma bir sağlayıcı tercihiyle değil, gözlemlenebilir davranış ve müdahale yoluyla başlar. Mevcut ortam anlaştığımız bir kontrolü desteklemiyorsa bu sınırı ayrı bir uygulama kararı için kayda geçiriyoruz. Bunu otomatik bir satın alma önerisine dönüştürmüyoruz.